Python查看数组的维度
在Python中，我们经常会用到数组（Array）来存储数据。数组是一种容器，可以存放相同类型的数据元素。在处理数据的过程中，有时我们需要查看数组的维度，以便更好地理解数据结构和进行相应的操作。
查看数组维度的方法
Python中有多种方法可以查看数组的维度，其中最常用的是使用numpy库中的shape属性和ndim属性。shape属性可以返回数组的形状（维度），而ndim属性则返回数组的维度数量。
下面是一个简单的示例，展示如何使用numpy库查看数组的维度：
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("数组的形状：", arr.shape)
print("数组的维度数量：", arr.ndim)
在上面的示例中，我们首先导入numpy库，然后创建一个二维数组arr。通过arr.shape和arr.ndim我们可以分别获得数组的形状和维度数量。
使用shape和ndim查看数组维度
shape属性返回一个元组，元组中的每个元素代表数组在对应维度上的大小。例如，二维数组的形状为(m, n)，其中m代表行数，n代表列数。
ndim属性返回一个整数，代表数组的维度数量。对于二维数组来说，维度数量为2。
除了使用shape和ndim属性外，我们还可以使用len()函数来查看数组的维度。对于多维数组，len()函数会返回数组在第一维度上的大小。
下面是一个示例，展示如何使用len()函数查看数组的维度：
import numpy as np
# 创建一个三维数组
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print("数组的形状：", arr.shape)
print("数组的维度数量：", arr.ndim)
print("数组第一维度的大小：", len(arr))
在上面的示例中，我们创建了一个三维数组arr，然后分别使用shape属性、ndim属性和len()函数来查看数组的维度相关信息。
总结
通过本文我们了解了如何使用numpy库中的shape和ndim属性来查看数组的维度，以及如何使用len()函数来获取数组的维度信息。熟练掌握这些方法可以帮助我们更好地理解和处理数组数据。
希望本文能对你有所帮助！如果有任何疑问或建议，请随时与我们联系。
参考链接
- [NumPy官方文档](
gantt
title Python查看数组的维度示例
section 示例代码
学习: 2022-01-01, 2d
练习: 2022-01-03, 3d
实践: 2022-01-06, 4d
