我怎么能一直这样numpy.ndarray.shape返回二值元组？

Question

我试图从一个二维矩阵中得到（nRows，nCols）的值，但是当它是一行时（即x=np.数组（4.ncoos）返回到shape（1.ncoos）的值，因此将返回到shape（1.ncoos）的值（大于1.4）

有什么建议可以让我的陈述更具适应性？它是为一个在许多程序中使用的函数，应该同时使用单行和多行材质。谢谢！在

Answer 1

您可以创建一个返回行和列元组的函数，如下所示：

def rowsCols(a):
    if len(a.shape) > 1:
        rows = a.shape[0]
        cols = a.shape[1]
    else:
        rows = a.shape[0]
        cols = 0
    return (rows, cols)

其中a是您输入到函数的数组。下面是使用函数的示例：

^{pr2}$

这将打印rows 3 and columns 0，然后rows 4 and columns 3。或者，您可以使用atleast_2d函数来实现更简洁的方法：

(r, c) = np.atleast_2d(x).shape

print('rows {}, cols {}'.format(r, c))

(r, c) = np.atleast_2d(y).shape

print('rows {}, cols {}'.format(r, c))

它打印rows 1, cols 3和{}。在

Answer 2

如果您的函数使用

 (nRows, nCols) = x.shape 

它还可能对x进行索引或迭代，假设它有nRows行，例如

^{pr2}$

通常的做法是重塑x（根据需要），使其至少有1行。换句话说，将形状从(n,)更改为(1,n)。在

 x = np.atleast_2d(x)

做得很好。在函数内部，对x的这种更改不会影响函数外部的x。这样，您就可以通过函数将x视为2d，而不是不断地查看它是否是1dv2d

Python: How can I force 1-element NumPy arrays to be two-dimensional?

这是之前许多关于将1d数组视为2d数组的问题之一