shape()函数

shape()函数
shape()函数是一种在多重维度的数组中获取尺寸和形状的方法。

它返回一个元组，其中包含数组的维数和每个维度中的元素数量。

在不同的编程语言和库中，shape()函数可能具有不同的实现方式和用法，下面将对Python中的NumPy库的shape()函数进行讨论。

NumPy是Python中一个开源的科学计算库，提供了丰富而强
大的数组操作和数学函数。

在NumPy中，shape()函数是一个NumPy数组对象的方法，用于获取数组的尺寸和形状。

下面
是shape()函数的用法和相关内容。

1. 用法
1.1 shape()函数的基本用法是在一个数组对象后面添加
".shape"，以获取其形状信息。

1.2 shape属性返回的是一个元组，该元组的长度表示数组的
维度数，每个维度的元素表示该维度的大小。

1.3 shape属性可以用于多维数组，即可以一次性得到多个维
度的大小信息。

1.4 shape()函数不改变数组本身，只是返回其形状信息。

2. 示例
2.1 一维数组的形状获取：
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr1.shape) # 输出(5,)，表示arr1是一个长度为5的一
维数组
2.2 二维数组的形状获取：
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr2.shape) # 输出(2, 3)，表示arr2是一个2行3列的二维数组
2.3 多维数组的形状获取：
arr3 = np.array([[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]],
[[7, 8, 9],
[10, 11, 12]]])
print(arr3.shape) # 输出(2, 2, 3)，表示arr3是一个2个2行3列的三维数组
2.4 获取数组的总元素个数：
print(arr3.size) # 输出12，表示arr3总共有12个元素
2.5 获取数组的维度数：
print(arr3.ndim) # 输出3，表示arr3是一个3维数组
2.6 改变数组的形状：
arr4 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
arr5 = arr4.reshape(2, 3) # 将arr4重塑为2行3列的数组 print(arr5) # 输出[[1 2 3]
# [4 5 6]]
3. 注意事项
3.1 shape()函数返回的形状信息是元组类型，可以使用下标
访问其中的元素。

例如，shape()[0]表示数组的第一个维度大小。

3.2 如果数组的某个维度大小为1，则可以忽略该维度，称为"广播"。

广播可以简化数组的运算和操作。

3.3 在进行数组运算时，要确保参与运算的数组具有兼容的形状，否则可能会出错。

总之，在NumPy中，shape()函数是用于获取数组的尺寸和形状的重要方法。

使用shape()函数可以快速获取数组的形状信息，以便进行后续的数组操作和运算。

熟练掌握shape()函数的用法对于数据分析、科学计算和机器学习等领域具有重要意义。