Python中shape函數的用法

介紹

Python中shape函數是一種非常常用的數學函數，可以用來獲取數組或者矩陣的形狀。矩陣的形狀是指該矩陣的行列數，而數組的形狀則是指該數組的維度（即多少個元素，每個元素有多少個數據）。

shape函數可以在很多場合使用，包括機器學習、數據分析、信號處理等各種領域。因此，在Python編程中，熟練掌握shape函數的用法是非常重要的。

正文

一、獲取數組形狀

在Python中，可以使用numpy庫來創建數組，並且使用shape函數獲取數組的形狀。代碼如下：

import numpy as np

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

輸出結果為(2, 3)，表示這個數組有兩個元素，第一個元素有3個數據，第二個元素有3個數據。

如果要獲取數組的維度，可以使用ndim屬性。代碼如下：

import numpy as np

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

輸出結果為2，表示這是一個二維的數組。

二、獲取矩陣形狀

和獲取數組形狀類似，我們可以使用numpy庫來創建矩陣，並且使用shape函數獲取矩陣的行列數。代碼如下：

import numpy as np

a = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a.shape)

輸出結果為(2, 3)，同樣表示這個矩陣有兩行三列。

三、改變數組形狀

除了獲取數組的形狀之外，我們還可以使用reshape函數改變一個數組的形狀。reshape函數接收一個參數，即新數組的形狀。代碼如下：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = a.reshape((3, 2))
print(b)

輸出結果為：

array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])

這個代碼將原來的2行3列的數組，改變成了3行2列的數組。

四、改變矩陣形狀

同樣的，我們也可以使用reshape函數來改變矩陣的形狀。代碼如下：

import numpy as np

a = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = a.reshape((3, 2))
print(b)

輸出的結果如下：

matrix([[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6]])

同樣是將原來的2行3列的矩陣，改變成了3行2列的矩陣。

五、總結

在Python編程中，shape函數是一種非常有用的函數，可以用來獲取數組或者矩陣的形狀。同時，通過reshape函數，我們還可以改變數組或者矩陣的形狀，進而達到我們需要的數據結構。

掌握shape函數和reshape函數的用法，可以讓我們更加方便地處理數據，為後續的數據處理和機器學習工作奠定基礎。