Python Array 维度查看

在Python中，数组是一种常见的数据结构，用于存储同一类型的元素。数组的维度指的是数组中包含的元素的层级结构。在处理数组时，有时候我们需要查看数组的维度信息，以便更好地理解数据的结构和特性。

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信息，下面介绍几种常用的方法：

使用ndarray.ndim

在NumPy库中，可以使用ndarray.ndim属性来查看数组的维度信息。ndarray.ndim会返回数组的维度数量，即数组的层级结构。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.ndim)

输出结果为：

2

使用ndarray.shape

另一个常用的方法是使用ndarray.shape属性来查看数组的形状信息。ndarray.shape返回一个元组，包含数组在每个维度上的大小。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape)

输出结果为：

(2, 3)

使用numpy.ndim和numpy.shape

除了ndarray自带的属性外，NumPy还提供了numpy.ndim()和numpy.shape()函数来查看数组的维度和形状信息。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(np.ndim(arr))
print(np.shape(arr))

输出结果为：

2
(2, 3)

总结

通过以上方法，我们可以方便地查看数组的维度信息，帮助我们更好地理解和处理数据。在实际应用中，了解数组的维度和形状信息对于进行数据分析和处理非常有帮助。

journey
    title 查看数组维度的旅程
    section 获取数组
        Get Array
    section 查看维度
        Check Dimension
    section 结论
        Conclusion

在处理数组时，深入了解数组的维度结构是非常重要的。通过查看数组的维度信息，我们可以更好地理解数据的结构和特性，为后续的数据分析和处理提供帮助。希望本文对你有所帮助！