Python 关于Numpy和xFF0C；a=np.array（[1,2,3,4]），打印a.shape[0]。为什么它会输出4？

为什么它会输出

4

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数组

[1,2,3,4]

，我想它的行应该是

1

，那么谁能为我解释原因呢？

numpy数组的shape属性返回数组的维度。如果a有n行和m列，那么a.shape是（n，m）。所以a.shape[0]是n，a.shape[1]是m。因为

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
print a.shape[0]

你认为（或想要）拥有的是

print(a.shape)  # -> (4,)

或者说（？）

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如果您打印

a.ndim

，您将得到1。这意味着

a

是一个一维数组（在numpy术语中排名1），轴长度为4。它不同于具有单个行或列（秩2）的二维矩阵

相关问题：

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numpy数组返回数组的维度。因此，当您使用创建数组时

a = np.array([[1, 2 , 3 , 4]])
print(a.shape)  # -> (1, 4)

得到一个4维数组。您可以通过打印形状进行检查

a = np.array([1,2,3,4])

所以，得到的不是1x4矩阵。如果你想这样做

print(a.shape) #(4,)

甚至更好

a = numpy.array([1,2,3,4]).reshape((1,4))
print(a.shape)

通过这样做，您将得到一个

a

作为数据数组，它是一个一维数组。这里，形状（4，）表示数组由一个从0到3的索引索引。您可以通过索引0~3访问元素。它不同于多维数组

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您可以从这个链接中参考更多帮助。

作者可能希望

a=np.array（[[1,2,3,4]]）

取而代之，因为他希望形状的第一个分量等于1@alexisrozhkov：噢，你说得对。我会包括在内，原因是什么？这是

numpy

，而不是

MATLAB

。在

numpy

中，数组可以是1d

a = numpy.array([1,2,3,4]).reshape((1,4))
print(a.shape)

a = numpy.array([[1,2,3,4]])

a = np.array([1, 2, 3, 4])