numpy ndim的内置等价物

是shape属性。

shape属性是一个元组，用于描述数组的维度。它返回一个包含数组在每个维度上的大小的元组。通过查看shape属性，可以确定数组的维度数量。

优势：

shape属性提供了一种简单的方式来获取数组的维度信息，方便进行数组操作和处理。
通过了解数组的维度数量，可以更好地理解和分析数据的结构和特征。

应用场景：

在数据分析和科学计算中，使用shape属性可以帮助我们了解数据的形状，从而进行相应的数据处理和分析。
在机器学习和深度学习中，shape属性常用于检查输入数据的维度是否符合模型的要求，以及在数据预处理过程中进行数据的重塑和变换。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云提供了多种云计算相关产品，如云服务器、云数据库、云存储等。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

相关·内容

Numpy中ndim、shape、dtype、astype的用法

本文介绍numpy数组中这四个方法的区别ndim、shape、dtype、astype。1、ndim? ndim返回的是数组的维度，返回的只有一个数，该数即表示数组的维度。2、shape?...shape：表示各位维度大小的元组。返回的是一个元组。对于一维数组：有疑问的是为什么不是（1，6），因为arr1.ndim维度为1，元组内只返回一个数。...对于二维数组：前面的是行，后面的是列，他的ndim为2，所以返回两个数。对于三维数组：很难看出，下面打印arr3，看下它是什么结构。?...有疑问的是：整形数据不应该是int吗？浮点型数据不应该是float吗？解答：int32、float64是Numpy库自己的一套数据类型。4、astype? astype：转换数组的数据类型。...注意其中的float，它是python内置的类型，但是Numpy可以使用。Numpy会将Python类型映射到等价的dtype上。

1.7K2 0

Numpy中ndim、shape、dtype、astype的用法详解

本文介绍numpy数组中这四个方法的区别ndim、shape、dtype、astype。 1.ndim ? ndim返回的是数组的维度，返回的只有一个数，该数即表示数组的维度。 2.shape ?...shape：表示各位维度大小的元组。返回的是一个元组。对于一维数组：有疑问的是为什么不是（1，6），因为arr1.ndim维度为1，元组内只返回一个数。...有疑问的是：整形数据不应该是int吗？浮点型数据不应该是float吗？解答：int32、float64是Numpy库自己的一套数据类型。 4.astype ? astype：转换数组的数据类型。...注意其中的float，它是python内置的类型，但是Numpy可以使用。Numpy会将Python类型映射到等价的dtype上。以上是这四个方法的简单用法，之后若有什么新发现再做补充。...到此这篇关于Numpy中ndim、shape、dtype、astype的用法详解的文章就介绍到这了,更多相关Numpy中ndim、shape、dtype、astype内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

1.2K2 0

python-Numpy学习之(一)ndim、shape、dtype、astype的用法

python-Numpy学习之(一)ndim、shape、dtype、astype的用法参考网址：https://blog.csdn.net/Da_wan/article/details/80518725...本文介绍numpy数组中这四个方法的区别ndim、shape、dtype、astype。...1.ndim ndim返回的是数组的维度，返回的只有一个数，该数即表示数组的维度。 2.shape shape：表示各位维度大小的元组。返回的是一个元组。...，也可以用astype转化为数值类型注意其中的float，它是python内置的类型，但是Numpy可以使用。...Numpy会将Python类型映射到等价的dtype上。以上是这四个方法的简单用法，之后若有什么新发现再做补充。

4701 0

数据分析-NumPy内置函数创建数组

背景介绍今天学习使用numpy的内置函数arange()、ones()、zeros()、linspace() 等内置函数创建数组，对于使用数据结构和多维列表非常有用，可以节省大量的时间。 ?...import numpy as np# ### 使用np.zeros(shape)创建数组，默认数据类型为float# In[2]:arr = np.zeros((2,3))print(arr) # #...## 使用dtype指定创建数组的数据类型# In[3]:arr = np.zeros((2,3),dtype=int)print(arr)# ### 使用np.ones(shape)创建数组# In[...arr = np.arange(0,1,0.1)print(arr)# ### 使用np.linspace(start,stop,values)创建数组# In[8]:#linspace函数基于我们指定的元素数量自动计算步长值...arr = np.linspace(1, 3, 6)print(arr)# ### 我们还可以创建一个充满常量值的数组使用np.full(shape,value)# In[11]:arr = np.full

6231 0

【numpy简介、入门、数组创建】

python之Numpy学习什么是 NumPy？ NumPy 是用于处理数组的 python 库。它还拥有在线性代数、傅立叶变换和矩阵领域中工作的函数。...== 实例 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr) print(type(arr)) type(): 这个内置的...NumPy 数组提供了 ndim 属性，该属性返回一个整数，该整数会告诉我们数组有多少维。...(b.ndim) print(c.ndim) print(d.ndim) 更高维的数组数组可以拥有任意数量的维。...) print('number of dimensions :', arr.ndim)

941 0

初探numpy

安装numpy 通过python pip安装numpy pip install numpy numpy ndarray对象创建ndarray对象只需调用numpy的array函数即可 numpy.array...要转化为的数据对象 align 如果为True，使其形成类似C的结构体 copy 复制dtype对象，如果为False，则是对内置函数类型对象的引用 import numpy as np #使用标量类型...dtype=float) print(array) print(array.dtype) [1. 2. 3.] float64 ndarray对象属性 ndarray对象属性有：属性描述 ndarray.ndim...ndarray.imag ndarray对象的虚部 import numpy as np #ndim属性 array_a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) print(array_a...) print(array_a.ndim) #调整大小 array_b=array_a.reshape(2,2,2) print(array_b) print(array_b.ndim) [1 2 3

4301 0

软件测试|Python科学计算神器numpy教程（二）

前言上一篇文章我们介绍了numpy的安装和ndarray的部分知识，本篇文章我们来介绍一下numpy的数组的常用属性以及创建数组相关内容。...]])b = a.reshape(3,2)print(b)--------------------输出结果如下：[[1 2] [3 4] [5 6]]ndarray.ndim上一篇文章已经介绍了，这个方法返回的是数组的维数...，示例如下：import numpy as np#随机生成一个一维数组c = np.arange(24)print(c)print(c.ndim)#对数组进行变维操作e = c.reshape(2,4,3...)print(e)print(e.ndim)------------------------输出结果如下：[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15...np.fromiter(i, dtype=float)print(array)----------------------输出结果如下：[0. 1. 2. 3. 4. 5. 6.]总结本文主要介绍array的内置属性以及创建

1322 0

numpy的基本用法——numpy的索引

本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np # Test 1 # 一维矩阵 a = np.arange(3, 15)...print a # 输出矩阵的第三个元素 print a[2] # Test 1 result [ 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14] 5 # Test 2 #...二维矩阵 a = np.arange(3, 15).reshape(3, 4) print a # 输出矩阵的第二行 print a[1] # 输出矩阵的第一个元素 print a[0][0] # 输出矩阵某个位置上的元素...print a[2][1] print a[2, 1] # 输出矩阵第三行的所有数字 # :代表整行或整列 print a[2, :] # 输出矩阵第二行的前三个数，左开右闭 print a[1, 0

5482 0

Python库介绍6 数组的属性

numpy中，数组（ndarray）具有许多属性，这些属性提供了关于数组形状、数据类型、大小等的有用信息。...以下是一些常用的NumPy数组属性：【shape】shape代表数组的形状，还可以通过reshape重新设置数组的形状，这里我们不再赘述【size】这是数组中元素的总数。...它等于数组形状的所有元素乘积import numpy as npa=np.ones((3,3))print(a.size)使用ones()构建了一个3*3矩阵，总元素数为9【ndim】ndim输出的是数组的维度...import numpy as npa=np.ones(2)print(a)print(a.ndim)b=np.zeros((3,4))print(b)print(b.ndim)对于一维数组a，ndim...输出1对于二维数组b，ndim输出2【dtype】dtype为数组元素的类型import numpy as npa=np.zeros((3,3))print(a)print(a.dtype)b=np.array

921 0

NumPy入个门吧

NumPy是什么？ NumPy 的全称叫 Numerical Python ，它是 Python 科学计算最重要的基础包之一。...ndim: 获取数组维度前面提到可以通过数方括号的方式知道数组的维度，除此之外，NumPy 也提供了一个 ndim 属性可以获取数组维度。....ndim) # 输出：2 shape: 获取各个维度的元素的个数使用 shape 可以获取数组各个维度的元素个数，并以元组的方式放回。..., 3]) print(np.sort(arr)) # 输出：[ 2 3 4 10 11] print(arr) # 输出：[10 4 2 11 3] sorted(): 排序，Python内置方法...sorted() 是 Python 内置的排序方法。

951 0

【numpy】numpy中的常用函数

1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims ) 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis...= 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式 3、data.T：将矩阵进行转置...4、numpy.var()：计算数据的方差，与numpy.mean()类似 5、data.copy()：复制一份数据 6、具体使用方法numpy.zeros((10,1))，相类似的还有ones() 7...、numpy.prod()：表示连乘操作 ?

8721 0

【JavaScript】内置对象 ③ ( Math 内置对象 | Math 内置对象简介 | Math 内置对象的使用 )

一、Math 内置对象 1、Math 内置对象简介 JavaScript 中的 Math 内置对象是一个全局对象 , 该对象提供了常用的数学常数和数学计算函数 ; 利用 Math 对象的...文档地址 : https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Math 2、Math 内置对象的使用...Math 不是构造函数 , 其所有的属性和方法都是静态的 , 不需要使用 new 操作符 JavaScript 引擎初始化完毕后 , 该 Math 内置对象就会被创建 , 可以直接调用 Math...对象 ; 在代码中 , 可以直接通过调用 Math.属性名 // 打印 Math 内置对象的常量 // 输出 : 3.141592653589793...(1, 2, 3)) 的方式 , 调用该 Math 内置对象的属性和方法 ; 二、代码示例 1、代码示例 - Math 内置对象的使用完整代码示例 : <!

551 0

Python内置（4）类相关的内置

所有对象继承自object，所有类继承自type type是可用于动态创建新类的内置项。...hash and id: 判断相等的基础内置函数hash和id``构成了判断Python中对象相等的骨干。默认情况下，Python 对象不具有可比性，除非它们完全相同。...>>> z = y * 2 现在z指向另一个新对象10，它存储在内存的某个地方。现在第二个object也没有指向它的东西，所以也将被垃圾收集丢掉。为了能够验证所有这些，我们可以使用内置函数id。...DoubleSum(3, 5) >>> d.perform() 16 property, classmethod and staticmethod: Method decorators 我们正在达到所有类和对象相关的内置函数的末尾...return title_text.istitle() and len(title_text) < 60 这些内置是使用一个非常高级的主题（称为描述符(descriptor)）创建的。

2.4K3 0

数据分析 ———— numpy基础（一）

准备了好长时间，想要写点关于数据分析的文章，但一直忙于工作，忙里抽闲更新一篇关于numpy的文章。本文主要介绍numy的应用，常用的一些函数的使用，对数组，矩阵的操作：一、什么是numpy?...NumPy成为同样情况下最自然的选择。实际上，NumPy提供了一些优秀的库函数来快速处理图像。数学任务：NumPy对于执行各种数学任务非常有用，如数值积分、微分、内插、外推等。...(): ndim返回的是数组的维度，返回的只有一个数 # ndim返回的是数组的维度，返回的只有一个数，该数即表示数组的维度 print("a的维度：",a.ndim) print("b的维度：",b.ndim...print("a,b,c的维度：",a.ndim,b.ndim,c.ndim) print("数组a:",a) print("数组b：",b) print("数组c:",c) # shape：表示各位维度大小的元组...'1' '2' '3'] 转换后的类型：float64 [1. 2. 3.] """ 注意：其中的float，它是python内置的类型，但是Numpy可以使用。

1.5K4 0

Python Numpy 数组

NumPy（Numeric Python，以numpy导入）是一系列高效的、可并行的、执行高性能数值运算的函数的接口。...Python的大型列表只比”真正的”numpy数组多使用约13%的存储空间，但对于一些简单的内置操作，比如sum()，使用列表则要比数组快五到十倍。...] [ 1. 1. 1. 1.] ] ''' numpy使用数组的ndim、shape和dtype属性分别存储数组的维数、形状和数据类型: # 只要没有经过变形(reshape) 该属性给出的就是数组的原始形状...print ones.shape # (2, 4) # 等价于len(numbers.shape) print ones.ndim # 2 # 数据类型 print ones.dtype #...除了经典的内置函数range()外，numpy有其独有的、更高效的生成等间隔数值数组的方式：函数arange([start,] stop [, step,], dtype=None)： # 等间隔数值数组

2.3K3 0

Python3-array和matrix

array数组 numpy中最基本（默认）的类型是array,他的相关操作都是按元素操作的即用作数值计算当中（按元素操作有+,-,,/,*等）。...才是在numpy里的真实的理解形式） array要求秩为1(N*1,1*N等）或者大于2 matrix要求秩必须为2（rank必须为2） - 下面是关于ndim和size的理解： >>> a...1 >>> b.size 4 >>> b.ndim 2 >>> c.size 8 >>> c.ndim 2 >>> d.size...8 >>> d.ndim 2 >>> e.ndim 2 >>>e.size 12 **这里ndim就是求的是rank，所以会发现matrix的都是...关于numpy里的array和matrix的其余的操作函数，另见wiki地址：http://wiki.scipy.org/NumPy_for_Matlab_Users

5902 0

剖析源码讲解Numpy模块中的tile函数

ndmin参数说的就是c的ndim最少就是d，当然这里很自然的就会有三种情况： c.ndim == d(也就是ndmin) c.ndim > d[这个时候会继续执行5中的判断语句] c.ndim < d...判断语句 if (d < c.ndim): tup = (1,)*(c.ndim-d) + tup 这是什么样的情况呢？...因为c.ndim也就是c的维度与d也就是元组中的元素个数不匹配，或者说是要进行重复的A的维度和reps重复次数不匹配，这样可想而知是不可以的，所以加入了一个进行处理的代码。...这里因为A的ndim为1，d = 2，所以会把A扩展成ndim为2的数组。...判断语句 if (d < c.ndim)，因为d == c.ndim所以不执行。

1.1K1 0

numpy的基本用法——numpy array的copy

本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np # Test 1 a = np.arange(4) print a #

8881 0

numpy的基本用法——numpy array分割

本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np # Test 1 A = np.arange(12).reshape(3

5392 0

【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

中非常常见的任务，NumPy 提供了解决该问题的好方法。...] print(filter_arr) print(newarr) NumPy 中的随机数什么是随机数？...实例生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数： from numpy import random x = random.rand() print(x) 生成随机数组在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组...实例如果没有 ufunc，我们可以使用 Python 的内置 zip() 方法： x = [1, 2, 3, 4] y = [4, 5, 6, 7] z = [] for i, j in zip(...print(z) 总结我们的numpy学习结束。

821 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云