如何可视化python numpy数组中的维数

Question

我正在尝试使用ndim（）在数组中可以拥有的不同维度。

x=np.arange(0,100,1).reshape(1,20,5)

形状是：

[[[ 0  1  2  3  4]
  [ 5  6  7  8  9]
  [10 11 12 13 14]
  [15 16 17 18 19]
  [20 21 22 23 24]
  [25 26 27 28 29]
  [30 31 32 33 34]
  [35 36 37 38 39]
  [40 41 42 43 44]
  [45 46 47 48 49]
  [50 51 52 53 54]
  [55 56 57 58 59]
  [60 61 62 63 64]
  [65 66 67 68 69]
  [70 71 72 73 74]
  [75 76 77 78 79]
  [80 81 82 83 84]
  [85 86 87 88 89]
  [90 91 92 93 94]
  [95 96 97 98 99]]]

之后，print x.ndim显示数组维度为3

我无法想象尺寸为3的原因。

各个数组的形状如何与尺寸0,1,2,3,4,5 ......？

相似

Answer 1

计算维度的简单方法是在输出中计算[。一个[一个维度。这里有三个[，因此你有3个维度。由于其中一个维度为1，您可能会误导。这是另一个例子：

x=np.arange(0,24,1).reshape(2,2,6)

然后，x是

array([[[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
        [ 6,  7,  8,  9, 10, 11]],

       [[12, 13, 14, 15, 16, 17],
        [18, 19, 20, 21, 22, 23]]])

现在，很明显x是一个三维数组。