python - numpy 数组形状中缺少维度

Question

这个问题在这里已经有了答案:





one-dimensional array shapes (length,) vs. (length,1) vs. (length)

(4 个回答)


7年前关闭。




以下两者有什么区别(为什么在第一种情况下缺少维度):

zeros((3,)).shape
Out[67]: (3,)

zeros((3,1)).shape
Out[68]: (3, 1)

Answer 1

shape数组的元组是其维度的元组。一维数组的形状为 (n,)。二维数组的形状为 (n,m)，而三维数组的形状为 (n,m,k)，依此类推。

当您从 (3,) 更改时至 (3,1)您正在从一维变为二维。

您可以通过这种方式继续添加维度(您可以使用 .ndim 检查数组的维度数):

一维:

>>> a = np.zeros((2))
array([ 0.,  0.])
>>> a.shape
(2,)
>>> a.ndim
1

两个维度:

>>> b = np.zeros((2,2))
array([[ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.]])
>>> b.shape
(2,2)
>>> b.ndim
2

三个维度:

>>> c = np.zeros((2,2,2))
array([[[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]]])
>>> c.shape
(2,2,2)
>>> c.ndim
3

四个维度:

>>> d = np.zeros((2,2,2,2))
array([[[[ 0.,  0.],
         [ 0.,  0.]],

        [[ 0.,  0.],
         [ 0.,  0.]]],


       [[[ 0.,  0.],
         [ 0.,  0.]],

        [[ 0.,  0.],
         [ 0.,  0.]]]])
>>> d.shape
(2,2,2,2)
>>> d.ndim
4