shape和reshape的應用

在numpy中，shape和reshape()函式很常用。二者的功能都是對於陣列的形狀進行操作。

shape函式可以了解陣列的結構；reshape()函式可以對陣列的結構進行改變。

import numpy as np

b = np.array([[1,2],[2,3],[3,4]])
print(b.shape)   
print(b.shape[0])   
print(b.shape[1])
print(b[1][0])

(3, 2) 其維度為3組，每組2個數

3 shape這個陣列的第乙個元素

2 shape這個陣列的第二個元素

2 b陣列第二個元素的第乙個

a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])

print(a.reshape(2,4))
print(a.reshape(4,2))

[[1 2 3 4] 變成了兩行，每行四個

[5 6 7 8]]

[[1 2] 變成了四行，每行2個

[3 4]

[5 6]

[7 8]]

numpy中shape和reshape的用法

1 shape 在python中匯入numpy庫之後，我們可以通過矩陣的屬性shape獲取矩陣的維度。如圖所示 import numpy as np b np.array 1,2,3,4 5,6,7,8 print b print b.shape 輸出行數和列數 print b.shape 0 輸出...

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