在编程中,检查多维数组的"形状"是一种常见的操作,以确保数组的维度和大小符合预期。这可以帮助避免在进行数组操作时出现错误。以下是一些常见的方法和技巧,可以用于检查多维数组的形状。
numpy
库的shape
属性来获取多维数组的形状。import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape) # 输出:(2, 3)
def check_shape(arr):
shape = []
while isinstance(arr, list):
shape.append(len(arr))
arr = arr[0]
return tuple(shape)
arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
print(check_shape(arr)) # 输出:(2, 3)
assert
语句的示例:import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
assert arr.shape == (2, 3), "Array shape is not as expected"
总之,检查多维数组的形状是一种重要的操作,可以帮助您确保数组的维度和大小符合预期,从而避免在进行数组操作时出现错误。
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