[英]Numpy array dimensions
如何获取数组的维度? 例如,这是 2x2:
a = np.array([[1,2],[3,4]])
使用.shape
获取数组维度的元组:
>>> a.shape
(2, 2)
按照惯例,在 Python 世界中, numpy
的快捷方式是np
,所以:
In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.array([[1,2],[3,4]])
在 Numpy 中,维度、轴/轴、形状是相关的,有时是相似的概念:
在数学/物理中,维度或维度被非正式地定义为指定空间内任何点所需的最小坐标数。 但是在Numpy中,根据numpy doc ,它与轴/轴相同:
在 Numpy 中,维度称为轴。 轴的数量是等级。
In [3]: a.ndim # num of dimensions/axes, *Mathematics definition of dimension*
Out[3]: 2
在 Numpy 中索引array
的第 n 个坐标。 多维数组每个轴可以有一个索引。
In [4]: a[1,0] # to index `a`, we specific 1 at the first axis and 0 at the second axis.
Out[4]: 3 # which results in 3 (locate at the row 1 and column 0, 0-based index)
描述沿每个可用轴有多少数据(或范围)。
In [5]: a.shape
Out[5]: (2, 2) # both the first and second axis have 2 (columns/rows/pages/blocks/...) data
import numpy as np
>>> np.shape(a)
(2,2)
如果输入不是 numpy 数组而是列表列表,也可以使用
>>> a = [[1,2],[1,2]]
>>> np.shape(a)
(2,2)
或者一个元组的元组
>>> a = ((1,2),(1,2))
>>> np.shape(a)
(2,2)
使用.shape
:
In: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
In: a.shape
Out: (2, 3)
In: a.shape[0] # x axis
Out: 2
In: a.shape[1] # y axis
Out: 3
您可以使用.ndim
作为尺寸,使用.shape
来了解确切的尺寸:
>>> var = np.array([[1,2,3,4,5,6], [1,2,3,4,5,6]])
>>> var.ndim
2
>>> varshape
(2, 6)
您可以使用.reshape
函数更改尺寸:
>>> var_ = var.reshape(3, 4)
>>> var_.ndim
2
>>> var_.shape
(3, 4)
shape
方法要求a
是 Numpy ndarray。 但是 Numpy 也可以计算纯 python 对象的迭代形状:
np.shape([[1,2],[1,2]])
a.shape
只是np.info()
的有限版本。 看一下这个:
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[1,2]])
np.info(a)
出去
class: ndarray
shape: (2, 2)
strides: (8, 4)
itemsize: 4
aligned: True
contiguous: True
fortran: False
data pointer: 0x27509cf0560
byteorder: little
byteswap: False
type: int32
rows = a.shape[0] # 2
cols = a.shape[1] # 2
a.shape #(2,2)
a.size # rows * cols = 4
在 python notebook 中执行下面的代码块。
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[1,2]])
print(a.shape)
print(type(a.shape))
print(a.shape[0])
输出
(2, 2)
<类'元组'>
2
然后你意识到a.shape
是一个元组。 所以你可以通过a.shape[index of dimention]
获得任何维度的大小
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