Pythonnumpy库中shape方法的作用

Question

Python为什么输出结果是(1,3)，shape方法的作用是什么？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

好的，我会尽力帮助你解答这个问题。首先，我们先来探讨你提供的Python代码。我会使用语言而非数学符号进行解释，帮助你理解得更清晰。当然，如果需要的话，我可以尝试用图形或符号来帮助你理解。

首先，让我们来看看shape方法在Python numpy库中的作用。shape方法是用来查看numpy数组的形状的，它返回一个表示数组各维度大小的元组。这对于理解数组的结构非常有用。

接下来，我们看你的代码部分。在这一部分代码中，你创建了一个二维numpy数组 a ，并对其沿轴 axis=0 （即沿着行的方向）进行了求和操作，并且使用了 keepdims=True 以保持结果的维度与原始数组相同。这样处理后的结果是一个二维数组，即使它实际上只有一行数据。然后，你用 print(c2.shape) 输出了这个一维数组的形状。由于 c2 是一个一维数组，所以它的形状是 (1,3)，其中 1 表示行数， 3 表示列数。所以，输出 (1,3) 是合理的。

至于为什么Python会输出这个结果，原因在于你在计算numpy数组的求和时使用了 keepdims=True 参数。如果不用这个参数或者设为 False ，那么结果会是一个一维数组，形状为 (3,) 而不是 (1,3)。但是因为 keepdims=True，输出的形状保持二维的 (1,3) 。形状方法的目的是告诉你数组的结构和维度信息。在这个例子中，它告诉你结果是一个二维数组，只有一行和三列。

希望这个解释能帮助你理解清楚 shape 方法在Python numpy库中的作用以及为什么在你的代码中会得到 (1,3) 的输出结果。如果你还有其他问题或者需要进一步的解释，请随时告诉我！