当前位置 博文首页 > Numpy中的shape函数的用法详解
shape函数的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度,相当于行数。它的输入参数可以是一个整数表示维度，也可以是一个矩阵。shape函数返回的是一个元组，表示数组（矩阵）的维度，例子如下：
1. 数组（矩阵）只有一个维度时，shape只有shape[0]，返回的是该一维数组（矩阵）中元素的个数，通俗点说就是返回列数，因为一维数组只有一行，一维情况中array创建的可以看做list（或一维数组），创建时用（）和[ ]都可以，多维就不可以这样子了，这里使用[ ]，请看下例：
>>> a=np.array([1,2]) >>> a array([1, 2]) >>> a.shape (2L,) >>> a.shape[0] 2L >>> a.shape[1] Traceback (most recent call last): File "<pyshell#63>", line 1, in <module> a.shape[1] IndexError: tuple index out of range #最后报错是因为一维数组只有一个维度，可以用a.shape或a.shape[0]来访问
>>> a=np.array((1,2)) >>> a array([1, 2]) #这个使用的是两个（）包裹，得到的数组和前面的一样
2.数组有两个维度（即行和列）时，和我们的逻辑思维一样，a.shape返回的元组表示该数组的行数与列数，请看下例：
>>> a=np.array([[1,2],[3,4]]) #注意二维数组要用（）和[]一起包裹起来，键入print a 会得到一个用2个[]包裹的数组（矩阵）
>>> a
array([[1, 2],
[3, 4]])
>>> a.shape
(2L, 2L)
>>> b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> b
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
>>> b.shape
(2L, 3L)
3.当数组是三维时，要用一个（）和两个[]包裹起来，键入print a 会得到一个用3个[]包裹的数组（矩阵），请看下例：
>>> a=np.array([[[1,2],[3,4]]])
>>> a
array([[[1, 2],
[3, 4]]])
>>> a.shape
(1L, 2L, 2L)
这里返回的元组表示3个维度各包含的元素的个数。
所谓元素，在一维时就是元素的个数，二维时表示行数和列数，三维时a.shape【0】表示创建的块数，a.shape【1】和a.shape【2】表示每一块（每一块都是二维的）的行数和列数，举个例子：
>>> a=np.ones([2,2,3])#创建两个2行3列的数组（矩阵）
>>> a
array([[[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.]],
[[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.]]])
总结:使用np.array（）创建数组时，
一维的可以直接np.array（[1,2,3]）或者np.array((1,2,3))，输出（print）时是：
>>> print a [1 2 3]
外面有一个[]包裹；
二维的要使用np.array（[[1,2,3],[1,2,3]]),用一个（）和一个[]把要输入的list包裹起来，输出（print）时是
>>> print a [[1 2 3] [1 2 3]]
外面有两个[]包裹；
三维的要使用np.array（[[[1,2,3],[1,2,3]]]）,用一个（）和两个[]把要输入的list包裹起来，输出（print）时是
>>> print a [[[1 2 3] [1 2 3]]]
外面有三个[]包裹；
对于更高维的情况以后再研究
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