Python NumPy numpy.shape() 函式
Minahil Noor
2023年1月30日
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numpy.shape()語法 -
示例程式碼：
numpy.shape() -
示例程式碼：
numpy.shape()傳遞一個簡單的陣列 -
示例程式碼：
numpy.shape()傳遞一個多維陣列 -
示例程式碼：
numpy.shape()使用陣列的名稱呼叫函式
Python NumPy numpy.shape() 函式可以返回陣列的形狀。所謂形狀，我們指的是它可以幫助找到一個陣列的尺寸。它以元組的形式返回形狀，因為我們不能改變元組，就像我們不能改變陣列的尺寸一樣。
numpy.shape() 語法
numpy.shape(a)
引數
a |
它是一個類似於陣列的結構。它是輸入的陣列，用於查詢尺寸。 |
返回值
它以整數的元組形式返回陣列的形狀。元組的值顯示了陣列維度的長度。
示例程式碼：numpy.shape()
引數 a 是一個強制引數。如果我們在一個空的陣列上執行這個函式，它將產生以下輸出。
import numpy as np
a = np.array([])
dimensions = np.shape(a)
print(dimensions)
輸出：
(0,)
它返回了一個帶有具有整數值 0 的元組，這表明陣列是一維的，陣列大小為零。
示例程式碼：numpy.shape() 傳遞一個簡單的陣列
現在我們將傳遞一個簡單的一維陣列。
import numpy as np
a = np.array(
[89, 34, 56, 87, 90, 23, 45, 12, 65, 78, 9, 34, 12, 11, 2, 65, 78, 82, 28, 78]
)
dimensions = np.shape(a)
print(dimensions)
輸出：
(20,)
輸出顯示陣列是一維的，包含 20 個元素。
示例程式碼：numpy.shape() 傳遞一個多維陣列
import numpy as np
a = np.array([[11, 12, 5], [15, 6, 10], [10, 8, 12], [12, 15, 8], [34, 78, 90]])
dimensions = np.shape(a)
print(dimensions)
輸出：
(5, 3)
請注意，輸出元組現在包含兩個整數元素。這表明陣列包含五行三列。
現在我們將傳遞一個更復雜的陣列。
import numpy as np
a = np.array(
[[[11, 12, 5], [15, 6, 10]], [[10, 8, 12], [12, 15, 8]], [[34, 78, 90], [4, 8, 10]]]
)
dimensions = np.shape(a)
print(dimensions)
輸出：
(3, 2, 3)
我們已經傳遞了一個包含三個二維陣列的陣列。輸出元組顯示陣列有三層，兩行，三列。
示例程式碼： numpy.shape() 使用陣列的名稱呼叫函式
我們也可以用陣列的名字來呼叫這個函式。它也會產生同樣的輸出。下面的程式碼片段使用陣列的名稱來實現這個函式。
我們將首先傳遞一個一維的陣列。
import numpy as np
a = np.array(
[89, 34, 56, 87, 90, 23, 45, 12, 65, 78, 9, 34, 12, 11, 2, 65, 78, 82, 28, 78]
)
dimensions = a.shape
print(dimensions)
輸出：
(20,)
請注意，它產生的輸出與使用 numpy.shape() 呼叫方法產生的輸出是一樣的。
import numpy as np
a = np.array(
[[[11, 12, 5], [15, 6, 10]], [[10, 8, 12], [12, 15, 8]], [[34, 78, 90], [4, 8, 10]]]
)
dimensions = a.shape
print(dimensions)
輸出：
(3, 2, 3)