我怎样才能让 numpy.ndarray.shape 返回一个二值元组？答案

【问题标题】：How can I always have numpy.ndarray.shape return a two valued tuple?我怎样才能让 numpy.ndarray.shape 返回一个二值元组？
【发布时间】：2015-07-30 11:11:21
【问题描述】：

我试图从 2D 矩阵中获取 (nRows, nCols) 的值，但是当它是单行时（即 x = np.array([1, 2, 3, 4])），x.shape将返回 (4,)，因此我的 (nRows, nCols) = x.shape 语句返回“ValueError: need more than 1 value to unpack”

关于如何使此语句更具适应性的任何建议？它适用于许多程序中使用的功能，并且应该与单行和多行配合使用。谢谢！

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy matrix shape

【解决方案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。下面是一个使用函数的例子：

import numpy as np

x = np.array([1,2,3])

y = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])

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)

(nRows, nCols) = rowsCols(x)

print('rows {} and columns {}'.format(nRows, nCols))

(nRows, nCols) = rowsCols(y)

print('rows {} and columns {}'.format(nRows, nCols))

这将打印rows 3 and columns 0，然后打印rows 4 and columns 3。或者，您可以使用atleast_2d 函数来获得更简洁的方法：

(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))

打印rows 1, cols 3 和rows 4, cols 3。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你的函数使用

 (nRows, nCols) = x.shape

它可能还会在 x 上建立索引或迭代，假设它有 nRows 行，例如

 x[0,:]
 for row in x:
    # do something with the row

通常的做法是重塑x（根据需要），使其至少有 1 行。也就是说，将形状从(n,) 更改为(1,n)。

 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外部的x。这样，您可以在整个函数中将x 视为 2d，而不是不断查看它是否是 1d v 2d。

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

是之前许多关于将一维数组视为二维的 SO 问题之一。

【讨论】：