NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 5

简介: NumPy数组的秩是其维度数,如一维数组秩为1,二维为2。数组的每个线性部分称为轴,`ndarray.shape`展示数组的维度,返回元组,长度即秩。`reshape`函数可改变数组尺寸。例如:```markdownimport numpy as npa = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])b = a.reshape(3,2)# 输出: [[1 2] [3 4] [5 6]]```这里,`a.shape`是`(2,3)`,秩为2,`b`通过reshape变为秩为2的\(3 \times 2\)数组。

NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 5

NumPy 数组属性

NumPy 数组的维数称为秩(rank),秩就是轴的数量,即数组的维度,一维数组的秩为 1,二维数组的秩为 2,以此类推。

在 NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axis),也就是维度(dimensions)。比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴(axis),第一个轴相当于是底层数组,第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩,就是数组的维数。

ndarray.shape

ndarray.shape 表示数组的维度,返回一个元组,这个元组的长度就是维度的数目,即 ndim 属性(秩)。比如,一个二维数组,其维度表示"行数"和"列数"。

NumPy 也提供了 reshape 函数来调整数组大小。

实例
import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = a.reshape(3,2)
print (b)

输出结果为:

[[1 2]
[3 4]
[5 6]]

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