python中shape的用法

import numpy as np

# 创建一个3行4列的二维数组
array_2d = np.array([[1, 2, 3, 4],
                     [5, 6, 7, 8],
                     [9, 10, 11, 12]])

# 使用shape属性获取数组的形状
print("数组的形状为:", array_2d.shape)  # 输出: (3, 4)

# 修改数组的形状
array_2d.shape = (4, 3)
print("修改后的数组形状为:", array_2d.shape)  # 输出: (4, 3)

# 创建一个一维数组
array_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print("一维数组的形状为:", array_1d.shape)  # 输出: (6,)

# 使用reshape方法改变数组的形状（不改变原数组）
reshaped_array = array_1d.reshape((2, 3))
print("reshape后的新数组形状为:", reshaped_array.shape)  # 输出: (2, 3)

# 注意：shape属性是只读的，只能通过赋值或reshape方法修改数组的形状

解释说明：

• shape 是 NumPy 数组的一个属性，用于获取数组的形状（即每个维度的大小）。
• array.shape 返回一个元组，表示数组在每个维度上的大小。
• 可以直接通过赋值来修改数组的形状，但必须保证总元素数量不变。
• 使用 reshape 方法可以在不改变原数组的情况下创建一个新形状的数组。