python中shape用法

当我们在使用Python进行数据处理和分析时，经常会遇到需要对数据进行变形和重塑的情况。在Python中，我们可以使用shape函数来获取数组或矩阵的形状信息。

在NumPy库中，shape函数可以用于获取数组的形状信息。例如，我们有一个二维数组arr，可以使用shape函数来获取它的形状：

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

输出结果为(2, 3)，表示该数组有2行3列。

对于Pandas库中的DataFrame对象，我们也可以使用shape函数来获取其形状信息。例如，我们有一个DataFrame对象df，可以使用shape函数来获取其形状：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df.shape)

输出结果为(3, 2)，表示该DataFrame对象有3行2列。

除了获取形状信息，我们还可以使用shape函数来改变数组的形状。在NumPy库中，可以使用reshape函数来改变数组的形状。例如，我们有一个一维数组arr，可以使用reshape函数将其转换为二维数组：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
arr_reshaped = arr.reshape((2, 3))
print(arr_reshaped.shape)

输出结果为(2, 3)，表示转换后的二维数组有2行3列。

在Pandas库中，我们可以使用reshape函数或pivot函数来改变DataFrame对象的形状。例如，我们有一个DataFrame对象df，可以使用reshape函数将其转换为新的形状：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
df_reshaped = df.values.reshape((2, 4))
print(df_reshaped.shape)

输出结果为(2, 4)，表示转换后的DataFrame对象有2行4列。

总结一下，Python中的shape函数可以用于获取数组或矩阵的形状信息，并且可以使用reshape函数来改变数组或DataFrame对象的形状。这些函数在数据处理和分析中非常有用，可以帮助我们进行数据的变形和重塑，从而更方便地进行后续的分析和建模工作。

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