关于 Numpy 形状

Question

我是 numpy 新手，对此有疑问：

根据 docs.scipy.org，“shape”方法是“数组的维度。对于具有 n 行 m 列的矩阵，shape 将为 (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，返回 (2,3)（即数组有 2 行 3 列）

但是，对于一个数组 ([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)。

谁能帮忙澄清一下？非常感谢。

Answer 1

这只是符号 - 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) 是一个元组，(2x + 4) ** 5 包含一个表达式 2x + 4。为了使单元素元组与单元素表达式区分开来，否则会模棱两可（(1) 与 (1) - 这是单元素元组，它是一个计算结果为 1 的简单表达式？），我们使用尾随逗号来表示元组。

你得到的是一个单一维度的响应，因为只有一个维度要测量，打包到 tuple 类型中。

Answer 2

Numpy 不仅支持二维数组，还支持多维数组，多维是指 1-D、2-D、3-D .... n-D，并且有一种表示各自的格式维度数组。 array.shape 的 len 可以为您提供该数组的维数。如果数组是一维的，则无需表示为(m, n)，或者如果数组是3-D，则(m, n) 不足以表示其维度。

所以array.shape 的输出并不总是(m, n) 格式，它取决于数组本身，并且您将获得不同维度的不同输出。