python数据分析基础知识—shape()函数的使用


python中shape()函数

shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度


1、shape()输入参数

(1)参数是个数时,返回空
在这里插入图片描述

(2)参数是一维矩阵
在这里插入图片描述

(3)参数是二维矩阵
在这里插入图片描述


2、判断数组的维度

  • 有几个中括号就为几维数组
shape()中有3个数。
a = np.array([1,2])     #a.shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素。
b = np.array([[1],[2]]) #b.shape值是(2,1),意思是一个二维数组,每行有1个元素。
c = np.array([[1,2]])   #c.shape值是(12),意思是一个二维数组,每行有2个元素。
  • 使用shape[0]读取矩阵第一维度的长度,即行数;使用shape[1]读取矩阵第二维度的长度,即列数。
import numpy as np
x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])
#输出数组的行和列数
print x.shape  #结果: (4, 3)
#只输出行数
print x.shape[0] #结果: 4
#只输出列数
print x.shape[1] #结果: 3

3、shape()中“?”的含义

而在debug相关程序时,可能会出现shape(?,2,3)这便代表数组每一个都是2行3列的,前面这个“?”便代表批处理个数,若为1则有1个,为2则有两个,但是在debug的时候不知道有几个,所以以“?”的形式显示。

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