獲取 NumPy 陣列長度

使用 len(array) 取得 NumPy 陣列第一軸的長度，使用 array.size 計算所有元素的總數，並使用 array.shape 查看各維度。三者回答的是不同問題：對於二維陣列，長度是列數，元素總數是所有項目的數量，而形狀則描述列數與欄數。

取得 NumPy 陣列的長度與元素總數

Python 內建的 len() 會回傳至少有一個維度的陣列之第一軸長度。對一維陣列而言，這也就是元素總數；對多維陣列而言，它計算的是最外層群組的數量，而非每個項目的總數。

ndarray.size 屬性會回傳所有軸上的元素總數。使用時寫成 array.size，不加括號。一維與多維陣列都適用；計算元素數量前不必先將陣列攤平。

這個自包含範例需要 NumPy。範例中的 Output 標籤維持英文。

本節中的程式碼以及顯示的標籤或輸出仍為英文。

import numpy as np

vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print("Vector length:", len(vector))
print("Vector element count:", vector.size)
print("Array length:", len(array))
print("Array element count:", array.size)

Vector length: 6
Vector element count: 6
Array length: 2
Array element count: 6

向量的單一軸上有六個項目，因此其長度與元素總數相同。二維陣列則有兩列，每列包含三個項目。因此，它的第一軸長度表示列數，而元素總數包含兩列中的所有項目。

NumPy 也提供函式 np.size(array)；未指定軸時，它會回傳元素總數。與屬性不同，這個函式可以接受軸參數：np.size(array, axis=1) 會取得第二軸的長度。若要計算元素總數，請使用屬性；若要取得特定維度，則指定軸。這兩種操作都不會只計算不重複或非零的值。

查看 NumPy 陣列的維度

ndarray.shape 屬性會回傳一個元組，其中每個軸各有一個長度。使用時寫成 array.shape，不加括號。對應的函式是 np.shape(array)；它同樣回傳形狀，而不是單一的元素總數。

以上述二維陣列為例，形狀是 (2, 3)：兩列、三欄。使用 array.shape[0] 取得列數，使用 array.shape[1] 取得欄數。只有在陣列恰好有兩個維度時，才適合使用 rows, columns = array.shape 解包。

含有六個元素的一維陣列，其形狀是 (6,)，也就是只有一個項目的元組，而不是整數 6。像 (2, 3, 4) 這樣的形狀則描述三個軸。將所有軸的長度相乘可得到元素總數；只乘前兩個值並不適用於更高維度的陣列。如果只需要總數，請使用 array.size。

形狀元組中的項目數就是維度數，也可以透過 array.ndim 取得。像 np.array(7) 這樣的純量陣列，其形狀為 ()，且包含一個元素；但它沒有第一軸，因此不能對它使用 len()。若不熟悉的陣列不像表格，請先查看形狀，再進行索引或解包維度。