Python中的size、shape详解

Python016

Python中的size、shape详解,第1张

size() 和 shape() 是Numpy中才有的函数。

用来计算数组和矩阵中所有元素的个数

用来计算矩阵每维的大小

size 和 shape 不仅可以作为函数，还可以作为ndarray的属性。

numpy.ndarray.shap是返回一个数组维度的元组。 (2,)与(2,1)的区别如下：

ndarray.shape：数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中，表示数组的“行数”和“列数”。

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。

一般情况下：

[1,2]的shape值(2,)，意思是一维数组，数组中有2个元素。

[[1],[2]]的shape值是(2,1)，意思是一个二维数组，每行有1个元素。

[[1,2]]的shape值是（1，2），意思是一个二维数组，每行有2个元素。

参考资料

NumPy简明教程（二、数组1）.CSDN博客[引用时间2017-12-28]

你得先安装numpy库，矩阵（ndarray）的shape属性可以获取矩阵的形状（例如二维数组的行列），获取的结果是一个元组，因此相关代码如下：

import numpy as np

x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])

# 输出数组的行和列数

print x.shape  # (4, 3)

# 只输出行数

print x.shape[0] # 4

# 只输出列数

print x.shape[1] # 3