获取Numpy数组长度|极客教程

获取Numpy数组长度

介绍Numpy

在Numpy中，我们经常需要获取数组的长度，本文将详细讨论如何获取Numpy数组的长度。

在使用Python进行数据分析和科学计算时，我们通常会用到Numpy库。Numpy是一个开源的Python科学计算库，它提供了高性能的多维数组对象（Arrays），以及用于处理这些数组的各种函数和工具。

Numpy数组的概念

Numpy数组是一个由相同类型的元素组成的多维网格，元素可以通过非负整数元组的索引来访问。Numpy中的数组类被称为ndarray，是这个库的核心对象。

我们可以使用Numpy的创建函数（如numpy.array()、numpy.zeros()）或从其他Python数据结构（如列表或元组）转换而来来创建Numpy数组。下面是一个创建Numpy数组的示例：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建一个二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

获取Numpy数组的长度

方法1：使用`shape()`属性

Numpy的数组对象ndarray有一个属性shape，用于返回表示数组维度的元组。元组的长度就是数组的维度。其中，每个维度的大小可以通过索引来访问。例如，对于一个一维数组，其长度可以通过shape属性的第一个元素来获取。

以下示例展示了如何获取Numpy数组的长度：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建一个二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 获取一维数组的长度
length1 = arr1.shape[0]
print("一维数组的长度：", length1)

# 获取二维数组的长度
length2 = arr2.shape[0]
print("二维数组的长度：", length2)

运行结果：

获取Numpy数组长度

在上面的示例中，shape[0]表示第一个维度的大小，即数组的长度。对于一维数组arr1，其长度为5，而对于二维数组arr2，其长度为3。

方法2：使用`len()`属性

在 Python 中，len() 函数常用于确定对象的长度，包括 numpy 数组。函数 len() 返回数组最外层的元素个数。让我们看看下面的示例：

import numpy as np

# 获取一维数组的长度
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("一维数组的长度：", len(arr1))  # 输出: 5

# 获取二维数组的长度
arr2 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print("二维数组的长度：", len(arr2))  # 输出: 2

输出结果：

获取Numpy数组长度