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  • python查看list的shape
    万次阅读
    2020-06-28 16:54:47

    方法

    直接用len()函数只能得到数组最外面一层的维度。

    因此,先把list转成numpy数组,再用numpy数组的shape属性获取数组维度。

    import numpy as np
    
    list = [[1,2],
            [3,4],
            [5,6]]
    dimen = np.array(list).shape
    print(dimen)
    
    输出:
    (3, 2)
    

    参考感谢

    [1] https://blog.csdn.net/scut_salmon/article/details/78833704

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    numpy.array可使用 shape。list不能使用shape。

    可以使用np.array(list A)进行转换。

    (array转list:array B B.tolist()即可)

    补充知识:Pandas使用DataFrame出现错误:AttributeError: 'list' object has no attribute 'astype'

    在使用Pandas的DataFrame时出现了错误:AttributeError: ‘list' object has no attribute 'astype'

    代码入下:

    import pandas as pd

    pop = {'Nevada': {2001: 2.4, 2002: 2.9},

    'Ohio': {2000: 1.5, 2001: 1.7, 2002: 3.6}}

    pd.DataFrame(pop, index=[2001, 2002, 2003])

    错误提示如下:

    原因:可能是Pandas版本问题,语法格式不正确。

    解决办法:将代码写成如下格式,再次运行,没有报错。

    pd.DataFrame(pop,columns=['Nevada', 'Ohio'],index=[2001,2002,2003])

    #或者也可以写成下面这样:

    pd.DataFrame(pop,index=pd.Series([2001,2002,2003]))

    以上这篇python报错: 'list' object has no attribute 'shape'的解决就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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    python中常见的二维数组有list与numpy.array。在很多情况下我们需要获取数组的大小,阅读过一些python代码可以发现,常见的方法一般有len, size, shape这三种,那么这三种方法分别应用于那些场合?有什么区别?

    import numpy as np

    a = [[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9, 10, 11, 12]]

    b = np.array(a)

    print type(a)

    print a

    print type(b)

    print b

    [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]

    [[ 1 2 3 4]

    [ 5 6 7 8]

    [ 9 10 11 12]]

    list

    list---len

    print len(a), len(a[0])

    3 4

    ---------------------------------------------------------------------------

    NameError Traceback (most recent call last)

    in ()

    1 print len(a), len(a[0])

    ----> 2 print size(a)

    NameError: name 'size' is not defined

    list---size

    print size(a)

    ---------------------------------------------------------------------------

    NameError Traceback (most recent call last)

    in ()

    ----> 1 print size(a)

    NameError: name 'size' is not defined

    In [6]:

    print a.size

    ---------------------------------------------------------------------------

    AttributeError Traceback (most recent call last)

    in ()

    ----> 1 print a.size

    AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'

    list---shape

    print shape(a)

    ---------------------------------------------------------------------------

    NameError Traceback (most recent call last)

    in ()

    ----> 1 print shape(a)

    NameError: name 'shape' is not defined

    In [8]:

    print a.shape

    ---------------------------------------------------------------------------

    AttributeError Traceback (most recent call last)

    in ()

    ----> 1 print a.shape

    AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

    由上可知,list只支持len(), 该方法实际是调用了对象的len(self)方法

    numpy.array

    对比之下,numpy.array同时支持len, size, shape, 注意看三者返回值的区别。

    此外,numpy中还提供matrix的数据类型,具体请看:

    c = np.mat(a)

    print type(c)

    print c

    d = np.mat(b)

    print type(d)

    print d

    print len(d)

    print d.size

    print d.shape

    [[ 1 2 3 4]

    [ 5 6 7 8]

    [ 9 10 11 12]]

    [[ 1 2 3 4]

    [ 5 6 7 8]

    [ 9 10 11 12]]

    3

    12

    (3, 4)

    从上面的例子可以看出,martix支持由list和numpy.array创建,同时支持len, size以及shape.

    展开全文
  • python中输出list的维度可以使用numpy来实现:import numpy as npa = [[1,2],[3,4]]print(np.array(a).shape)扩展:reshape&resize&shape改变数组维度reshape函数:不改变原数组维度,有返回值resize函数:...

    d7e03f40793d5cee05bf61e7e124c514.png

    python中输出list的维度可以使用numpy来实现:import numpy as npa = [[1,2],[3,4]]print(np.array(a).shape)

    扩展:

    reshape&resize&shape改变数组维度

    reshape函数:不改变原数组维度,有返回值

    resize函数:直接改变原数组维度,无返回值

    shape属性:直接改变原数组维度>>> import numpy as np>>> a=np.arange(12)>>> aarray([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])>>> a.reshape(2,6) array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10, 11]])>>> aarray([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])>>> a.reshape(2,3,2) array([[[ 0, 1], [ 2, 3], [ 4, 5]], [[ 6, 7], [ 8, 9], [10, 11]]])>>> a.resize(2,6)>>> a>>> array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10, 11]])>>> a.shape=(2,6)>>> aarray([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10, 11]])>>> a.shape=(2,3,2)>>> aarray([[[ 0, 1], [ 2, 3], [ 4, 5]], [[ 6, 7], [ 8, 9], [10, 11]]])>>>

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