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本篇內容介紹了“Numpy中array數組對象的儲存方式(n,1)和(n,)有什么區別”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！
例如如果我們創建一個包含10個整型數的數組 a ：
import numpy as np a=np.arange(10) a
結果為：
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
則 a 包含了一個數據緩沖區，儲存成如下的樣子：
a.shape
數據的維度為：(10,)
在這里，shape=(10,)意味著這個數組僅僅被一個索引支配：從0到9。從概念上講，假如我們使用這個單獨的索引給 a 打上標簽，那么 a 將看起來像這樣：
reshape一個數組的操作不會改變數據緩沖區，而是創建一個新的解釋數據的視窗。
b=a.reshape((2,5)) b
結果為：
array([[0, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]])
這樣我們的數據就會有兩個維度來控制，其中一個的范圍是從0到4，另一個的范圍是從5到9。
我們舉個例子，我們想要取出里面的1值，如何切片操作？
b[0,1]
“Numpy中array數組對象的儲存方式(n,1)和(n,)有什么區別”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！
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