Python numpy ndarray.shape用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.ndarray.shape 的用法。

用法:

ndarray.shape

数组维度的元组。

shape 属性通常用于获取数组的当前形状，但也可用于通过为其分配数组维度的元组来就地重塑数组。与 numpy.reshape 一样，新的形状维度之一可以是 -1，在这种情况下，它的值是从数组的大小和剩余维度推断出来的。如果需要副本，就地重塑阵列将失败。

例子：

>>> x = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> x.shape
(4,)
>>> y = np.zeros((2, 3, 4))
>>> y.shape
(2, 3, 4)
>>> y.shape = (3, 8)
>>> y
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> y.shape = (3, 6)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: total size of new array must be unchanged
>>> np.zeros((4,2))[::2].shape = (-1,)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: Incompatible shape for in-place modification. Use
`.reshape()` to make a copy with the desired shape.