numpy中shape是什么意思（python关于numpy基础问题）

本文目录

• python关于numpy基础问题
• Python中的size、shape详解
• [numpy] 中shape和size的区别
• import numpy as np是什么意思
• python 里 np.array 的shape （2,）与（2,1）分别是什么意思有区别吗

python关于numpy基础问题

　　Python发展至今，已经有越来越多的人使用python进行科学技术，NumPY是python中的一款高性能科学计算和数据分析的基础包。
　　ndarray
　　ndarray（以下简称数组）是numpy的数组对象，需要注意的是，它是同构的，也就是说其中的所有元素必须是相同的类型。其中每个数组都有一个shape和dtype。
　　shape既是数组的形状，比如
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　　1 import numpy as np
　　2 from numpy.random import randn
　　3
　　4 arr = randn(12).reshape(3, 4)
　　5
　　6 arr
　　7
　　8
　　9
　　10
　　11
　　12 arr.shape
　　13 (3, 4)
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　　其中(3, 4)即代表arr是3行4列的数组，其中dtype为float64
　　一下函数可以用来创建数组
　　array　　将输入数据转换为ndarray，类型可制定也可默认
　　asarray　　将输入转换为ndarray
　　arange类似内置range
　　ones、ones_like　　根据形状创建一个全1的数组、后者可以复制其他数组的形状
　　zeros、zeros_like类似上面，全0
　　empty、empty_like创建新数组、只分配空间
　　eye、identity创建对角线为1的对角矩阵
　　数组的转置和轴对称
　　转置是多维数组的基本运算之一。可以使用.T属性或者transpose()来实现。.T就是进行轴对换而transpose则可以接收参数进行更丰富的变换
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　　arr = np.arange(6).reshape((2,3))
　　print arr
　　
　　
　　print arr.T
　　
　　
　　
　　arr = np.arange(24).reshape((2,3,4))
　　print arr
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　print arr.transpose((0,1,2))
　　
　　
　　
　　
　　
　　
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　　数组的运算
　　大小相等的数组之间做任何算术运算都会将运算应用到元素级别。
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　　1 arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
　　2 print arr
　　3
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　　6
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　　8 print arr*arr
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　　14 print arr+arr
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　　20 print arr*4
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　　numpy的简单计算中，ufunc通用函数是对数组中的数据执行元素级运算的函数。
　　如：
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　　arr = np.arange(6).reshape((2,3))
　　print arr
　　
　　
　　print np.square(arr)
　　
　　
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　　类似的有：abs,fabs,sqrt,square,exp,log,sign,ceil,floor,rint,modf,isnan,isfinite,isinf,cos,cosh,sin,sinh,tan,tanh，
　　add,subtract,multiply,power,mod,equal,等等

Python中的size、shape详解

size() 和 shape() 是Numpy中才有的函数。

用来计算数组和矩阵中所有元素的个数

用来计算矩阵每维的大小

size 和 shape 不仅可以作为函数，还可以作为ndarray的属性。

[numpy] 中shape和size的区别

在处理图像的时候，shape 和 size 函数可以说是我用得最多也最容易用错的函数了。终于痛下决心要把它记下来！！！记住哼哼

size()和shape () 是numpy模块中才有的函数

size()：计算数组和矩阵所有数据的个数 

a = np.array() 

np.size(a)，返回值为 6 

np.size(a,1)，返回值为 3

shape ():得到矩阵每维的大小 

a = np.array() 

np. shape (a)，返回值为 (2,3)

另外要注意的是，shape和size既可以作为函数，也可以作为ndarray的属性 

a.size，返回值为 6, 

a.shape，返回值为 (2,3)

切记不要加()！不能用啊a.shape()

import numpy as np是什么意思

这是使用的numpy模块中的随机函数。

1、numpy.ndarray.shape 返回一个数组维度的元组比如12345678import numpy as npx = np.array(的shape值(2,)。

2、意思是一维数组，数组中有2个元素y的shape值是(2,1)，意思是一个二维数组，每个数组中有1个元素， from numpy import 然后就可以使用你的random.rand(4,4)了不过,不建议这样导入。

拓展资料：

NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。

一个用python实现的科学计算包。包括：

1、一个强大的N维数组对象Array；

2、比较成熟的（广播）函数库；

3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；

4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。

参考资料：百度百科-numpy

python 里 np.array 的shape （2,）与（2,1）分别是什么意思有区别吗

numpy.ndarray.shap是返回一个数组维度的元组。 (2,)与(2,1)的区别如下：

• ndarray.shape：数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中，表示数组的“行数”和“列数”。

• ndarray.shape返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即ndim属性。

一般情况下：

的shape值(2,)，意思是一维数组，数组中有2个元素。

的shape值是(2,1)，意思是一个二维数组，每行有1个元素。

的shape值是（1，2），意思是一个二维数组，每行有2个元素。

参考资料

NumPy简明教程（二、数组1）.CSDN博客