Python中shape简易用法 ✨
发布时间：2025-03-26 23:13:11来源：网易
在Python的数据分析和机器学习领域，`shape`是一个非常实用的属性，尤其是在处理NumPy数组或Pandas DataFrame时。它能快速返回数据结构的维度信息，帮助我们了解数据的规模。例如，如果你有一个二维数组，`array.shape`会返回一个元组 `(行数, 列数)`，直观展示数据的大小。
比如，创建一个简单的二维数组：
```python
import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(array.shape) 输出：(2, 3)
```
可以看到，这个数组有2行3列。通过`shape`属性，我们可以轻松掌握数据的分布，这对数据分析至关重要。
此外，`shape`还支持赋值操作，用于调整数组的维度。例如，如果你想将一维数组变成二维数组，可以这样写：
```python
array_1d = np.array([1, 2, 3])
array_1d.shape = (3, 1)
print(array_1d) 输出：[[1] [2] [3]]
```
简单又高效，`shape`是每位数据科学家的好帮手！🚀
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