我是numpy＆amp;对此有疑问：
根据docs.scipy.org，“形状”方法是“数组的维度。对于具有n行和m列的矩阵，形状将是（n，m）”
假设我要创建一个简单的数组，如下所示：
np.array([[0,2,4],[1,3,5]])
使用“shape”方法，它返回（2,3）（即数组有2行和3列）
但是，对于数组（[0,2,4]），shape方法将返回（3，）（这意味着它根据上面的定义有3行）
我很困惑：数组（[0,2,4]）应该有3列而不是3行，所以我希望它返回（，3）。
任何人都可以帮忙澄清一下吗？非常感谢。
答案 0 :(得分：3)
这只是符号 - 在Python中，元组通过使用逗号区别于表达式分组（或操作顺序） - 也就是说，(1,2,3)是一个元组，而(2x + 4) ** 5包含一个表达式2x + 4。为了保持单元素元组与单元素表达式不同，否则单元素表达式将是不明确的（(1) vs (1) - 这是单元素元组，并且是一个简单的表达式，其求值为{{ 1}}？），我们使用尾随逗号来表示元组。
您获得的是单维回复，因为只有一个要衡量的维度，打包成1类型。
答案 1 :(得分：0)
Numpy不仅支持二维数组，还支持多维数组，而且多维我指的是1-D，2-D，3-D .... nD，并且有一种格式用于表示各自的维数组。 len的{{1}}可以获得该数组的维数。如果数组为1-D，则无需表示为array.shape，或者如果数组为3-D，则(m, n)不足以表示其维度。
因此(m, n)的输出并不总是array.shape格式，它将取决于数组本身，并且您将获得不同维度的不同输出。