numpyarray的shape為(0？ numpy.ndarray.shap格式返回數(shù)組維度的元組。（2，1）與（2，1）的區(qū)別如下：ndarray.形狀：數(shù)組的維度。是表示每個維度中數(shù)組大小的整數(shù)

numpyarray的shape為(0？

numpy.ndarray.shap格式返回數(shù)組維度的元組。（2，1）與（2，1）的區(qū)別如下：ndarray.形狀：數(shù)組的維度。是表示每個維度中數(shù)組大小的整數(shù)元組。例如，在二維數(shù)組中，它表示數(shù)組的“行數(shù)”和“列數(shù)”。ndarray.形狀返回長度為維度數(shù)的元組，即ndim屬性。一般來說，[1,2]的形狀值（2，）表示一維數(shù)組，其中有兩個元素。[[1]，[2

的形狀值為（2，1），表示一個二維數(shù)組，每行有一個元素。[[1,2

的形狀值為（1,2），表示每行有2個元素的二維數(shù)組。CSDN blog[參考時間：2017年12月28日

數(shù)組的維數(shù)是數(shù)組中的一個元素。當它由一個數(shù)組下標表示時，它需要由幾個數(shù)字來唯一地確定元素。數(shù)組只有幾個維度。在numpy中，您可以直接使用*來表示數(shù)字和向量的乘法。請參閱Python 2.7中的一個示例：inport numpy as NP a=np.數(shù)組（[1,2,3,4]）vector b=5#number print a*b[5,10,15,20

numpy的主要對象是同一元素的多維數(shù)組。

這是一個元素表，所有元素都屬于一種類型，并由正整數(shù)元組索引（通常元素是數(shù)字）。在numpy中，尺寸被稱為軸，軸的數(shù)目被稱為秩，但它與線性代數(shù)中的秩不同。在用Python求線性代數(shù)中的秩時，我們使用numpy包中的秩線性矩陣秩方法用于計算矩陣的秩。下面給出了一個例子。

什么是數(shù)組的維度？Pyston中NumPy數(shù)組怎樣使用？

接下來，以具有三行四列的零向量矩陣為例，將矩陣的第三行和四列的元素設置為1。。。代碼如下：

import numpy as NP

a=np.零（（3,4））

a[2][3]=1