python numpy array中维度的区别 array.shape

运行以下代码：

  3 import numpy as np
  4                                                                                                                                                                                                                                         
  5 aa = np.array([
  6     [1,2,3,4],
  7     [5,6,7,8],
  8     [9,8,7,6]
  9 ])          
 10             
 11 r1 = aa[2,:]
 12 r2 = aa[2:3,:]
 13             
 14 print r1.shape , r1
 15 print r2.shape , r2
 16             
 17 r3 =np.array([[1],[2],[3],[4]])
 18             
 19 print r3.shape

输出结果是：

(4,) [9 8 7 6]
(1, 4) [[9 8 7 6]]
(4, 1)

r3 与 r1的区别在于 r1 只有一个维度，[9 8 7 6]

r1 = aa[2,:] ,第一维度用了整数索引，第二维度用了切片索引，用整数索引表示直接取值即可，所以只剩下1个维度

r2 = aa[2:3,:] 两个维度都用了切片索引，所以得到的数组还是2维的。

刚刚学习numpy ， 有不对的地方还请大神指点。

最后

以上就是懵懂云朵为你收集整理的python numpy array中维度的区别 array.shape的全部内容，希望文章能够帮你解决python numpy array中维度的区别 array.shape所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。