关于numpy的形状

Question

我新的numpy的&有一个关于它的问题：

根据docs.scipy.org中，“形状”的方法是“阵列的尺寸对于具有N行的矩阵。和m列，形状将是（N，M）”

假设我创建如下一个简单的数组：

np.array([[0,2,4],[1,3,5]]) 

使用 “形状” 的方法，它返回（2,3）（即阵列有2列& 3列）

但是，对于数组（[0,2,4]），形状方法将返回（3，）（这意味着它有3行，根据上面的定义）

我很困惑：数组（[0,2,4]）应该有3列而不是3行，所以我期望它返回（，3）。

任何人都可以帮助澄清？非常感谢。

Answer 1

这只是表示法 - 在Python，元组是从表达分组分辨（或操作的顺序的东西）通过使用逗号的 - 也就是说，(1,2,3)是一个元组并(2x + 4) ** 5包含一个表达式2x + 4。为了保持单元元组不同于单元元素表达式，否则元素表达式会不明确（(1)与(1) - 这是单元素元组，而简单表达式的值为1？），我们使用尾随逗号表示元组。

你得到的是一个单一的尺寸响应，因为只有一个尺寸来衡量，打包成tuple类型。

Answer 2

numpy不仅支持二维数组，而且支持多维数组，并且通过多维我的意思是一维，二维，三维...... nD，并且有一种表示格式相应的维度数组。 len的array.shape会得到你该数组的维数。如果数组是1-D，则不需要表示为(m, n)，或者如果数组是3-D，则它不足以表示其维度。

因此array.shape的输出并不总是在(m, n)格式，它将取决于阵列本身，你会得到不同的尺寸不同的输出。