理解形状

Shape 是一个用于显示数组维度的属性。

ary = np.array([1, 2, 3])
print(ary.shape)

输出：

(3,)

Shape 有 1 个元素，值为 3，这表示这是一个包含 3 个元素的一维数组。

那么二维数组呢？

ary = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])
print(ary.shape)

输出：

(2, 3)

Shape 由 2 个元素组成，第一个元素是 2，表示有两个一维数组，每个数组都包含 3 个值。

需要特别说明的是，如果元素数量不同，不能在同一个结构中放入两个 N 维数组。
例如，下面这样是不行的：

 ary = np.array([[1, 2, 3], [1]])

第一个元素有 3 个值（[1, 2, 3]），第二个元素有 1 个值（[1]）。

那么三维数组呢？

ary = np.array([[[1, 2, 3], [1, 2, 3]], [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]])
print(ary.shape)

输出：

(2, 2, 3)

Shape 中有 3 个元素，这表示它是一个三维数组。

其中有两个二维数组，每个二维数组包含两个一维数组，每个一维数组有 3 个值。