📚 Python中`shape`简易用法 📊
发布时间：2025-03-26 23:12:49来源：网易
在Python的数据处理中，`shape`是一个非常实用的功能，尤其当你使用NumPy库时，它能帮助你快速了解数组的维度和大小。简单来说，`shape`属性可以返回一个表示数组形状的元组。💡
比如，如果你有一个二维数组，像这样：
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape) 输出: (2, 3)
```
这里`(2, 3)`表示数组有2行3列。✅ 使用`shape`，你可以轻松确认数据的结构，这对于数据分析和机器学习任务尤为重要。
此外，你还可以通过修改`shape`来调整数组的大小。例如，将一维数组重新塑形为二维数组：
```python
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
a.shape = (2, 3)
print(a)
```
结果会是：
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
```
简单又高效！🚀 如果你想深入探索更多功能，不妨试试`reshape()`方法，它提供了更大的灵活性。
掌握`shape`，让你的数据操作更加得心应手！💪
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