1 numpy數(shù)組維度

??numpy中提供了shape屬性可以直接查看數(shù)組的維度。具體如下：

??上圖中$a$一維數(shù)組，其shape只返回一個元素，$b$為二維數(shù)組，其shape有兩個元素，$c$為三維數(shù)組，其shape中返回三個元素。另外，對數(shù)組中的某一行或某一列進行切片操作時也可以形成不同維度的數(shù)組，具體如下：

2 數(shù)組運算

2.1 同維度數(shù)組進行運算

(1)當(dāng)同維度數(shù)組進行運算時，如果各個維度上的元素個數(shù)完全相同時，可以進行計算。

??在上圖中，$a,b,c$都是二維數(shù)組，但數(shù)組$a$的shape的結(jié)果為$(2,2)$，數(shù)組$b$的shape結(jié)果為$(2,3)$，數(shù)組$c$的shape結(jié)果為$(2,2)$。從試驗結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)組$a$和$b$之間無法進行運算，但數(shù)組$a$和$c$之間可以進行運算。
(2)當(dāng)同維度數(shù)組進行計算時，如果兩個數(shù)組對應(yīng)維度上的元素個數(shù)不相等但其中一個數(shù)組的shape元素值為1時，仍然可以進行計算。(numpy中可以自動擴展)

??上圖中$a、b、c$都是二維數(shù)組。數(shù)組$a$的shape為$(2,2)$，數(shù)組$b$的shape為$(2,1)$，數(shù)組$c$的shape為$(1,2)$。它們之間對應(yīng)維度上的元素個數(shù)都不完全相同，但這三個數(shù)組中的任意兩個之間都可以進行運算。以$a?b$為例，其計算過程如下：

2.2 不同維度數(shù)組進行計算

??當(dāng)數(shù)組之間的維度不同，可以看作前一部分的特例。

??上圖中$b$都是一維數(shù)組，當(dāng)其shape屬性為$(3,)$時，無法與數(shù)組$a$進行計算；當(dāng)其shape為$(2,)$時，可以與數(shù)組$a$進行計算。從結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，計算時是先把$b$當(dāng)成了shape為$(1,N)$的二維數(shù)組，然后再與$a$進行的計算。