numpy中 ndarray.ndim 到底什么意思?

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>>> a
array([ 1.,  2.,  3.])
>>> b
array([[ 1.5,  2. ,  3. ],
       [ 4. ,  5. ,  6. ]])
>>> c
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> a.ndim
1
>>> b.ndim
2
>>> c.ndim
2
>>>

如果说, a,b的ndim是指数组的行数,或者说是数组第一维是多少,那么c.ndim为2,如何理解?

>>> d
array([[[1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1]],

       [[1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16)
>>> e
array([[ 1.5,  2. ,  3. ],
       [ 4. ,  5. ,  6. ]])
>>> d.ndim
3
>>> e.ndim
2

如果ndim指第一维的大小,d.ndim应该为2,而不是3。

请教,ndim到底指什么,解释不通,这应该算numpy的一个Bug吧?

阅读 17.3k
评论
    3 个回答
    jersen
    • 2
    • 新人请关照

    偶尔看到,不知现在回答是不是太晚。。。

    ndim表示数组的维度,很明显,a是一个1行三列的数组,即1x3,在维度中,1是可以忽略的,即1x1x2的数组跟1x2的数组是一样的,所以,a是一维数组。

    再来看b,b是一个2行3列的数组,也就是2x3,这是二维,没错。

    再看c, c是一个3行3列的数组, 即3x3, 3x3依旧是二维哦,4x3, 5x4都是二维

    到d的时候,我们发现d是一个2行3列但高为4的数组, 即2x3x4,这是3维数组。

    那么显而易见, e 是2行3列的数组,自然是二维了。

    隔了这么长时间,楼主可能早已明白这些,希望这个回答可以帮到其他看到这个帖子的人吧0.0

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