Python 关于Numpy形状

我是numpy的新手，对此有个问题：

根据docs.scipy.org，“shape”方法是“数组的维度。对于一个有n行和m列的矩阵，shape将是（n，m）”

假设我要创建一个简单的数组，如下所示：

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

使用“shape”方法，它返回（2,3）（即数组有2行和3列）

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

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

---

有人能帮忙澄清一下吗？非常感谢。

这只是表示法-在Python中，元组通过使用逗号与表达式分组（或操作顺序）区分开来-也就是说，

（1,2,3）

是元组，

（2x+4）**5

包含表达式

2x+4

。为了使单元素元组与单元素表达式区别开来，否则会产生歧义（

（1）

vs

（1）

-这是单元素元组，也是一个计算结果为

1

？）的简单表达式，我们使用一个尾随逗号来表示元组的不确定性

---

您得到的是一个一维响应，因为只有一个维度需要度量，打包到

tuple

类型中

这只是表示法-在Python中，元组通过使用逗号与表达式分组（或操作顺序）区分开来-也就是说，

（1,2,3）

是元组，

（2x+4）**5

包含表达式

2x+4

。为了使单元素元组与单元素表达式区别开来，否则会产生歧义（

（1）

vs

（1）

-这是单元素元组，也是一个计算结果为

1

？）的简单表达式，我们使用一个尾随逗号来表示元组的不确定性

---

您得到的是一个一维响应，因为只有一个维度需要度量，打包到

tuple

类型中

Numpy不仅支持二维数组，还支持多维数组，我所说的多维是指一维、二维、三维。。。。n-D，并且有一种表示各个维度数组的格式。

array.shape的
len
将获得该数组的维数。如果阵列为一维，则无需表示为
（m，n）
，或者如果阵列为三维，则其
（m，n）
不足以表示其尺寸

因此，
array.shape
的输出并不总是采用
（m，n）
格式，它取决于数组本身，不同维度的输出会不同。
Numpy不仅支持二维数组，而且支持多维数组，所谓多维，我指的是一维、二维、三维。。。。n-D，并且有一种表示各个维度数组的格式。
array.shape的
len
将获得该数组的维数。如果阵列为一维，则无需表示为
（m，n）
，或者如果阵列为三维，则其
（m，n）
不足以表示其尺寸

因此，
array.shape
的输出并不总是采用
（m，n）
格式，它取决于数组本身，不同的维度会得到不同的输出。
不要关注标签、
行
和
列
。只需计算维度的数量-1、2、3等。当谈论2d数组时，行和列最有意义。对于一维数组，谈论元素更有意义。但那只是惯例。哦，太好了，非常感谢！不要关注标签、
行
和
列
。只需计算维度的数量-1、2、3等。当谈论2d数组时，行和列最有意义。对于一维数组，谈论元素更有意义。但那只是惯例。哦，太好了，非常感谢！