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2024年4月21日发(作者：processing power)

numpy中获取数组维度的方法

在numpy中，获取数组维度的方法非常简单且直观。可以使用`shape`属性来获

取数组的维度信息。

要获取一个数组的维度，只需在数组名称后面加上`.shape`。例如，假设有一个

名为`arr`的数组，我们可以使用``来获取它的维度。

```python

import numpy as np

arr = ([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

dimensions =

print(dimensions)

```

在上面的代码中，我们导入了`numpy`库并创建了一个二维数组`arr`。然后，我

们使用``将数组的维度信息赋值给`dimensions`变量。最后，我们打印出

`dimensions`变量的值。

运行上面的代码，输出将会是`(2, 3)`，表示`arr`数组是一个2行3列的二维数

组。

如果要获取数组的维度数量，可以使用`len()`函数获取`shape`属性的长度。例

如：

```python

import numpy as np

arr = ([1, 2, 3, 4, 5])

num_dimensions = len()

print(num_dimensions)

```

在这个例子中，我们创建了一个一维数组`arr`。我们使用`len()`获取

`arr`数组的维度数量，并将结果赋值给`num_dimensions`变量。最后，我们打印出

`num_dimensions`变量的值。

运行上面的代码，输出将会是`1`，表示`arr`数组是一个一维数组。

总结来说，使用`shape`属性可以方便地获取numpy数组的维度信息。可以通过

获取数组的形状信息来获取维度的具体数值，以及通过`len()`函数获取维度的数量。

这些方法在numpy中非常有用，可以帮助我们更好地理解和处理多维数组数据。


本文标签： 数组 维度 获取

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