极客教程numpy 打印维度
在使用NumPy进行数组操作时，经常需要查看数组的维度信息。了解数组的维度结构有助于我们更好地理解数组的形状和大小，进而编写更加精确的代码。本文将详细介绍如何使用NumPy打印数组的维度信息。
1. 创建NumPy数组
在进行数组维度打印之前，首先需要创建一个NumPy数组。可以通过多种方式创建NumPy数组，比如从列表、元组、随机数等。
1.1 从列表创建数组
import numpy as np
# 从列表创建一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("一维数组维度：", arr1.ndim)
# 从列表创建二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("二维数组维度：", arr2.ndim)
运行以上代码，可以得到输出：
一维数组维度： 1
二维数组维度： 2
1.2 使用函数创建数组
除了从列表创建数组外，还可以使用NumPy提供的一些函数来创建数组，比如 np.zeros()、np.ones()、np.random.rand() 等。
# 创建全零数组
arr_zeros = np.zeros((2, 3))
print("全零数组维度：", arr_zeros.ndim)
# 创建全一数组
arr_ones = np.ones((3, 3, 3))
print("全一数组维度：", arr_ones.ndim)
# 创建随机数组
arr_rand = np.random.rand(2, 2, 2, 2)
print("随机数组维度：", arr_rand.ndim)
运行以上代码，可以得到输出：
全零数组维度： 2
全一数组维度： 3
随机数组维度： 4
2. 打印数组维度
NumPy提供了多种方法来查看数组的维度信息，最常用的是 ndim 属性和 shape 属性。
2.1 ndim 属性
ndim 属性用于返回数组的维度数量。
arr = np.ones((2, 3, 4, 5))
print("数组维度：", arr.ndim)
运行以上代码，可以得到输出：
数组维度： 4
2.2 shape 属性
shape 属性用于返回数组每个维度的大小。
arr = np.zeros((2, 3, 4))
print("数组维度：", arr.shape)
运行以上代码，可以得到输出：
数组维度： (2, 3, 4)
2.3 size 属性
size 属性用于返回数组元素的总个数。
arr = np.random.rand(2, 3, 4)
print("数组大小：", arr.size)
运行以上代码，可以得到输出：
数组大小： 24
3. 总结
通过本文的介绍，我们学习了如何使用NumPy打印数组的维度信息，包括使用 ndim 属性、shape 属性和 size 属性。了解数组的维度结构有助于我们更好地理解数组的形状和大小，从而编写出更加高效和精确的代码。