前面提了那么多关于Python的numpy库中矩阵的内容，也介绍过几种矩阵创建的方式，本文将向大家细化创建矩阵的方法，例如创建矩阵能够读取矩阵或者数组的维数，即通过shape函数实现，文章中详细的介绍了shape函数的用法，一起来看看吧。
一、shape函数
在矩阵的操作中，每一个矩阵中都会有特定的长度，如果想要获取长度时，就可以使用shape函数，当这个函数中的参数为0时，就表示读取的矩阵是一个第一维度的长度，在这个参数中可以使用整数表示，也可以使用一个矩阵表示，最后函数会返回一个元组，或者是表示矩阵的一个维度。例如在一个数组中元素为（200，400）,那么在括号中的第一个数表示的就是第一维，第二个数就是第二维，以此类推。
二、shape函数的应用
这个函数在操作的时候，可以创建不同的矩阵，具体的操作如下：
1、创建一维矩阵
b =array([1,2,3,4]) b.shape (4,)
在创建的一维矩阵的时候，也可以使用简单的方式创建，如下：
shape([1,2,3,4]) (4,)
2、创建二维矩阵
在这里创建的时候，就要先导入numpy这个库了，二维矩阵就相当于是一个二维数组，创建的方式如下：
import numpy as np a = np.array([[3,5,1,4],[4,6,10,12]]) #二维数组 print(a.shape[0]) #得到的值为5，最外层矩阵有2个元素，2个元素还是矩阵。 print(a.shape[1]) #得到的值为4，内层矩阵有4个元素。 print(a.shape[2]) #元组索引超出了矩阵的范围
以上就是关于如何使用numpy库中的shape函数？numpy库中的shape函数有什么用？的全部内容了，介绍了两种具体使用实例。希望能帮助到大家更好的理解哦。
