Python - NumPy数组获取维度

NumPy是一个Python库，可以用于处理大型多维数组和矩阵。在NumPy中，所有的数组都是类似于列表的序列，它们可以具有一个或多个维度。在本篇文章中，我们将深入了解如何获取NumPy数组的维度。

获取维度

要获取NumPy数组的维度，可以使用 shape 属性。shape属性返回一个元组，表示数组每个维度中的元素数量。

下面是一个代码示例，说明如何获取一个二维数组的维度：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用 shape 属性获取数组的维度
shape = arr.shape
print(shape)

输出结果：

(2, 3)

在上面的例子中，arr 数组有2行和3列，因此它的维度为 (2, 3)。

如果想获取数组的一个特定维度的大小，可以使用以下方式：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 获取第一维的大小
size_dim1 = arr.shape[0]

# 获取第二维的大小
size_dim2 = arr.shape[1]

print(size_dim1)
print(size_dim2)

输出结果：

2
3

在上面的例子中，size_dim1 和 size_dim2 分别表示数组的第一维和第二维的大小。

总结

本篇文章介绍了如何获取NumPy数组的维度。使用 shape 属性可以轻松地获取数组的整体维度，而使用索引可以获取数组的特定维度的大小。