获取 NumPy 数组长度

使用 len(array) 获取 NumPy 数组在首轴上的长度，使用 array.size 统计所有元素，使用 array.shape 查看各维度。这些方法回答的问题不同：对于二维数组，长度指行数，size 指元素总数，shape 则描述行数和列数。

获取 NumPy 数组的长度和元素总数

Python 内置的 len() 会返回至少有一个维度的数组在首轴上的长度。对于一维数组，这也就是元素总数。对于多维数组，它统计最外层的分组，而不是每个单独的元素。

ndarray.size 属性会返回所有轴上的元素总数。使用时写作 array.size，不带括号。它适用于一维和多维数组；统计元素前无需先将数组展平。

以下独立示例需要 NumPy；代码以及其中可见的标签和输出均保持英文。

本节中的代码以及显示的标签或输出仍为英文。

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

向量的单一轴上有六个元素，因此其长度与元素总数相同。二维数组有两行，每行包含三个元素。因此，它的首轴长度表示行数，而元素总数则包含两行中的所有元素。

NumPy 还提供函数 np.size(array)；未指定轴时，该函数会返回元素总数。与属性不同，函数可以接受轴参数：np.size(array, axis=1) 会返回第二个轴的长度。需要总数时使用属性；需要特定维度时指定轴。两种操作都不会只统计不同的值或非零值。

查看 NumPy 数组的维度

ndarray.shape 属性会返回一个元组，其中每个轴对应一个长度。使用时写作 array.shape，不带括号。对应的函数是 np.shape(array)；它同样返回形状，而不是单个元素总数。

对于上面的二维数组，形状为 (2, 3)：两行三列。使用 array.shape[0] 获取行数，使用 array.shape[1] 获取列数。只有数组恰好有两个维度时，才使用 rows, columns = array.shape 进行拆包。

包含六个元素的一维数组，其形状为 (6,)，这是一个只有一项的元组，而不是整数 6。形状 (2, 3, 4) 表示数组有三个轴。要计算元素总数，应将所有轴的长度相乘；只乘前两个值并不适用于更高维的数组。只需获取总数时，使用 array.size。

形状元组中的项数就是维度数，也可以通过 array.ndim 获取。标量数组（例如 np.array(7)）的形状为 ()，且包含一个元素，但它没有首轴，因此不能对它使用 len()。如果不熟悉的数组不像表格那样排列，请先查看其形状，再进行索引或拆分维度。