numpy array.shape行为

有关下列事项：

d = np.array([[0,1,4,3,2],[10,18,4,7,5]])
print(d.shape)

输出为：

（2,5）

这是意料之中的

但是，对于这一点（各行中元素数量的差异）：

输出为：

（2，）

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如何解释这种行为？

简短回答：它将其解析为两个对象的数组：两个列表

Numpy用于处理“矩形”数据。如果您将非矩形数据传递给它，

np.array（..）

函数会将其视为对象列表

实际上，请在此处查看数组的

dtype

：

>>> d
array([list([0, 1, 4, 3, 2]), list([10, 18, 4, 7])], dtype=object)

>>d
数组（[list（[0,1,4,3,2]），列表（[10,18,4,7]），dtype=object）

---

它是一个一维

数组

，包含两个项目和两个列表。这些列表只是对象。

感谢您的输入。顺便说一句，python初学者有什么好的numpy资源吗？有很多

numpy

文档。但您的示例的问题是，试图从大小不同的列表生成2d数组是一种错误

np.array

通常生成多维数字数组。制作1d对象数据类型数组是一种退后选择。在这么多的问题中，它得到了大量的关注，而在正式的文档或教程中则没有这么多。

>>> d
array([list([0, 1, 4, 3, 2]), list([10, 18, 4, 7])], dtype=object)