NumPy中的x.shape [0]与x [0] .shape - python

假设我有一个数组

x.shape = (10,1024)

当我尝试打印x [0] .shape时

x[0].shape

它打印1024

当我打印x.shape [0]时

x.shape[0]

它打印10

我知道这是一个愚蠢的问题,也许还有另一个类似的问题,但是有人可以向我解释吗?

参考方案

x是一个2D数组,也可以看作是一维数组,具有10行和1024列。 x[0]是第一个具有1024个元素的1D子数组(x中有10个这样的1D子数组),并且x[0].shape给出该子数组的形状,恰好是1元组-(1024, )

另一方面,x.shape是2个元组,表示x的形状,在这种情况下为(10, 1024)x.shape[0]给出该元组中的第一个元素,即10

这是一个带有较小数字的演示,希望它应该更容易理解。

x = np.arange(36).reshape(-1, 9)
x

array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17],
       [18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26],
       [27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35]])

x[0]
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

x[0].shape
(9,)

x.shape
(4, 9)

x.shape[0]
4

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