我怎么能总是让 numpy.ndarray.shape 返回一个二值元组？

Question

我正在尝试从 2D 矩阵中获取 (nRows, nCols) 的值，但是当它是单行时（即 x = np.array([1, 2, 3, 4]))，x.shape 将返回（ 4,) 所以我的 (nRows, nCols) = x.shape 语句返回“ValueError: 需要 1 个以上的值来解包”

关于如何使此声明更具适应性的任何建议？ 它用于在许多程序中使用的函数，并且应该与单行和多行 matices 一起使用。 谢谢！

Answer 1

您可以创建一个函数，该函数返回如下所示的行和列元组：

def rowsCols(a):
    if len(a.shape) > 1:
        rows = a.shape[0]
        cols = a.shape[1]
    else:
        rows = a.shape[0]
        cols = 0
    return (rows, cols)

其中a是您输入到函数的数组。 以下是使用该函数的示例：

import numpy as np

x = np.array([1,2,3])

y = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])

def rowsCols(a):
    if len(a.shape) > 1:
        rows = a.shape[0]
        cols = a.shape[1]
    else:
        rows = a.shape[0]
        cols = 0
    return (rows, cols)

(nRows, nCols) = rowsCols(x)

print('rows {} and columns {}'.format(nRows, nCols))

(nRows, nCols) = rowsCols(y)

print('rows {} and columns {}'.format(nRows, nCols))

这将打印第rows 3 and columns 0然后打印第rows 4 and columns 3 。 或者，您可以使用atleast_2d函数以获得更简洁的方法：

(r, c) = np.atleast_2d(x).shape

print('rows {}, cols {}'.format(r, c))

(r, c) = np.atleast_2d(y).shape

print('rows {}, cols {}'.format(r, c))

它打印rows 1, cols 3和rows 4, cols 3 。

Answer 2

如果您的函数使用

 (nRows, nCols) = x.shape 

它也可能在x上索引或迭代，假设它有nRows行，例如

 x[0,:]
 for row in x:
    # do something with the row

通常的做法是重塑x （根据需要），使其至少有 1 行。 换句话说，将形状从(n,)更改为(1,n) 。

 x = np.atleast_2d(x)

这很好。 在函数内部，对x这种更改不会影响其外部的x 。 通过这种方式，您可以在整个函数中将x视为 2d，而不是不断查看它是否为 1d v 2d。

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