Numpy数组维度

Question

我目前正在努力学习Numpy和Python。给定以下数组：

import numpy as np
a = np.array([[1,2],[1,2]])

是否有返回a维度的函数（例如a是一个2 x 2数组）？

size()返回4，这没有多大帮助。

Answer 1

import numpy as np   
>>> np.shape(a)
(2,2)

如果输入不是numpy数组，而是列表列表，也可以使用

>>> a = [[1,2],[1,2]]
>>> np.shape(a)
(2,2)

或者一对一对

>>> a = ((1,2),(1,2))
>>> np.shape(a)
(2,2)

Answer 2

它是^{}：

ndarray.shape
Tuple of array dimensions.

因此：

>>> a.shape
(2, 2)

Answer 3

首先：

按照惯例，在Python世界中，numpy的快捷方式是np，因此：

In [1]: import numpy as np

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

第二：

在Numpy中，维度，轴/轴，形状是相关的，有时是相似的概念：

尺寸

在数学/物理中，维度或维度非正式地定义为指定空间内任何点所需的最小坐标数。但在Numpy中，根据numpy doc，它与轴/轴相同：

In Numpy dimensions are called axes. The number of axes is rank.

In [3]: a.ndim  # num of dimensions/axes, *Mathematics definition of dimension*
Out[3]: 2

轴/轴

在Numpy中，nth坐标表示一个array。多维数组每个轴可以有一个索引。

In [4]: a[1,0]  # to index `a`, we specific 1 at the first axis and 0 at the second axis.
Out[4]: 3  # which results in 3 (locate at the row 1 and column 0, 0-based index)

形状

描述每个可用轴上有多少数据（或范围）。

In [5]: a.shape
Out[5]: (2, 2)  # both the first and second axis have 2 (columns/rows/pages/blocks/...) data