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python shape函数如何使用?

截止到目前为止,跟大家说的都是关于数据一些内容,让小编也经常会去寻找有关于数据方面的知识给大家作讲解,今天碰到了一个非常有意思的函数,它的使用基本就是跟数据有关系,我觉得大家掌握住这个是非常有意义的,因此,做了一些整理,如果大家之前碰到过这个函数没有理解,那就看看下文,吃透吧~

numpy.ndarray.shap是返回一个数组维度bai的元组。 ndarray.shape返回一个元组,这个元组的长度就是维度的数目,即ndim属性。

示例代码:

import numpy as np
x = np.array([1, 2])
y = np.array([[1],[2]])
print x.shape
print y.shape
>>>
(2,)
(2, 1)

注:

x[1,2]的shape值(2,),意思是一维数组版,数组中有2个元素

y[[1],[2]]的shape值是权(2,1),意思是一个二维数组,每个数组中有1个元素

大家可以理解关于shape这个函数的使用技巧了吧,结合提供给大家的示例代码,多琢磨看下,使用这个函数并不难哦~

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