numpy.ndarray.shape #
属性
- ndarray。形状#
数组维度的元组。
shape 属性通常用于获取数组的当前形状,但也可以用于通过向数组分配数组维度的元组来就地重塑数组。与 一样
numpy.reshape
,新形状维度之一可以是 -1,在这种情况下,其值是根据数组的大小和其余维度推断的。如果需要副本,就地重塑数组将失败。警告
不鼓励设置
arr.shape
,并且将来可能会被弃用。使用ndarray.reshape
是首选方法。也可以看看
numpy.shape
等效的 getter 函数。
numpy.reshape
功能与设置类似
shape
。ndarray.reshape
方法与设置类似
shape
。
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.