numpy 维度答案

【问题标题】：numpy dimensionsnumpy 维度
【发布时间】：2013-04-15 14:46:48
【问题描述】：

我是 Numpy 的新手，并试图理解什么是维度的基本问题，

我尝试了以下命令并试图理解为什么最后 2 个数组的 ndim 相同？

>>> a= array([1,2,3])
>>> a.ndim
1
>>> a= array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> a.ndim
2
>>> a=arange(15).reshape(3,5)
>>> a.ndim
2

>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14]])

我的理解..

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

2 elements are present in main lists, so ndim is-2

Case 2:
    array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
           [ 5,  6,  7,  8,  9],
           [10, 11, 12, 13, 14]])

主列表中存在 3 个元素，执行 ndim is-3

【问题讨论】：

如果你提到你期望它们是什么会更容易解释
ndim 表示“维数”。 2D 数组的 ndim=2，3D 数组的 ndim=3，依此类推。

标签： python numpy

【解决方案1】：

数组的shape 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)（如您的情况 2 和 3），三维数组的形状为 (n,m,k)，依此类推。

因此，虽然您的第二个和第三个示例的形状不同，但没有。两种情况下的维度都是 2：

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

>>> b=np.arange(15).reshape(3,5)
>>> b.shape
(3, 5)

如果您想为示例添加另一个维度，您必须执行以下操作：

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

或

np.arange(15).reshape(3,5,1)

您可以通过这种方式继续添加维度：

一维：

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

二维：

>>> 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

【讨论】：