多维数组的形状代表什么？ [关闭]答案

【问题标题】：What does the shape of a multi-dimensional array signify? [closed]多维数组的形状代表什么？ [关闭]
【发布时间】：2021-02-06 04:00:22
【问题描述】：

二维数组的形状是什么意思？它就像数组中的行数和列数吗？在 3D 或 4D 阵列的情况下是什么意思？考虑以下示例：

import numpy as np

arr = np.array([[1]])
print(arr) # output: [[1]]
print(arr.ndim) # output: 2
print(arr.shape) # output: (1, 1)

【问题讨论】：

"当一个维度上只有一个元素时" - 不，那里有两个维度。
你看到print(arr.ndim)如何打印2。
见鬼，你自己称它为二维数组。
因为不清楚。
我现在已经完善了这个问题。您能否查看更新的问题并提供合适的答案。自从这个问题关闭以来，我一直无法提出新问题。因此，如果您可以再次打开这个问题，这将对我有很大帮助。谢谢！

【解决方案1】：

也许您在可视化 1x1 数组时遇到了问题。

In [161]: arr = np.array([[1]])
In [162]: arr
Out[162]: array([[1]])
In [163]: arr.shape
Out[163]: (1, 1)

元素总数为1，维度的乘积，1*1：

In [164]: arr.size
Out[164]: 1

如果我们选择 1 行，结果是一维数组（计算 []）

In [165]: arr[0]           # arr[0,:]
Out[165]: array([1])

有 2 个索引，一个标量：

In [166]: arr[0,0]
Out[166]: 1

选择 1 列，再次选择 1d

In [167]: arr[:,0]
Out[167]: array([1])

或者考虑一个 2x2 数组：

In [168]: np.arange(4).reshape(2,2)
Out[168]: 
array([[0, 1],
       [2, 3]])

还有一个二维切片：

In [169]: np.arange(4).reshape(2,2)[:1,:1]
Out[169]: array([[0]])

【讨论】：

【解决方案2】：

您自己说过这是一个 2D 数组，这意味着它有 2 个维度。
[[1]] 是一个 1 x 1 矩阵，这就是为什么您会得到 (1, 1) 作为输出。

编辑：
问题：“对于 [[1]]，沿第二维没有元素，沿第二维的大小不应该为零"
答案： 在一个 n 维数组中，您需要 n 个坐标来表示数组的任何元素。由于[[1]] 是一个二维数组，因此您需要 2 个坐标（此处为 (0,0)）来表示数组中的唯一元素。

【讨论】：

根据cs231n.github.io/python-numpy-tutorial，数组的形状是一个整数元组，给出了数组沿每个维度的大小。对于 [[1]]，沿第二维没有元素，沿第二维的大小不应该为零。
不，您误解了数组（或矩阵）的含义
@Sid：您似乎期望 1×1 数组具有 1+1 而不是 1*1 元素。元素不“属于”维度或类似的东西。