Numpy ndarray中的行数或列数

1. 简介

Numpy是Python科学计算中最常用的库之一。Numpy中的ndarray是N维数组对象，可以用来处理数值、统计、线性代数等方面的计算。Numpy ndarray中的行数和列数是很常见的操作，本文主要介绍如何获取ndarray中的行数和列数。

2. ndarray行数和列数的属性

使用shape属性可以获取ndarray的行数和列数。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print('arr:', arr)
print('arr.shape:', arr.shape)

输出：

arr: [[1 2 3]
      [4 5 6]
      [7 8 9]]
      
arr.shape: (3, 3)

通过shape属性可以得到它的元组(x, y)，它表示这个数组是x行y列的。

3. 常用的函数

在实际中，我们还可以利用一些函数来获取ndarray行数或列数。

3.1. 获取行数

• ndarray.shape

通过shape获取行数的示例已经在上面介绍过了。

• ndarray.ndim

这个函数返回ndarray的维数。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print('arr.ndim:', arr.ndim)

输出：

arr.ndim: 2

由于这是一个2维数组，所以维数是2。如果是一维的数组，维数是1。

• ndarray.size

这个函数返回ndarray中元素的个数。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print('arr.size:', arr.size)

输出：

arr.size: 9

由于二维数组中总共有9个元素，所以输出结果是9。

3.2. 获取列数

• ndarray.shape

通过shape获取列数的示例也已经在上面介绍过了。

• ndarray.size

同获取行数的示例，ndarray的size函数返回的是所有元素的个数，所以可以使用以下公式获取列数：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
col = arr.size // arr.shape[0]
print('col:', col)

输出：

col: 3

通过size和shape求得每一行的元素个数，即可得到列数。

4. 总结

本文介绍了Numpy ndarray中如何获取行数和列数。shape属性是最常用的方法，利用其他函数和已知的行数和列数也可以求出未知的数值。在实际使用时，可以根据具体情况选择最适合的方法。