Numpy 统计行数
什么是 Numpy？
Numpy（Numerical Python）是一个用于科学计算的Python库。它提供了高性能的多维数组对象和各种用于操作数组的工具。Numpy是Python科学计算生态系统中最重要的库之一，被广泛应用于数据分析、机器学习、图像处理等领域。
Numpy 的安装
在使用Numpy之前，我们需要先安装它。可以使用pip命令来安装Numpy：
pip install numpy
创建 Numpy 数组
Numpy中最基本的数据结构是多维数组对象ndarray。我们可以使用numpy.array()函数来创建一个数组。
import numpy as np
# 创建一个一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 创建一个二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6numpy库统计函数], [7, 8, 9]])
print(arr1)
print(arr2)
输出结果为：
[1 2 3 4 5]
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
统计行数
在Numpy中，我们可以使用shape属性来获取一个数组的形状信息。对于二维数组来说，形状信息包括行数和列数。
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 获取数组的形状信息
shape = arr.shape
# 获取数组的行数
num_rows = shape[0]
print("数组的形状信息：", shape)
print("数组的行数：", num_rows)
输出结果为：
数组的形状信息： (3, 3)
数组的行数： 3
统计多维数组的行数
对于多维数组来说，我们可以使用shape属性来获取其形状信息。同样，形状信息中的第一个元素表示行数。
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]], [[9, 10], [11, 12]]])
# 获取多维数组的形状信息
shape = arr.shape
# 获取多维数组的行数
num_rows = shape[0]
print("多维数组的形状信息：", shape)
print("多维数组的行数：", num_rows)
输出结果为：
多维数组的形状信息： (3, 2, 2)
多维数组的行数： 3
使用 len() 函数统计行数
除了使用shape属性外，我们还可以使用Python内置函数len()来统计一个Numpy二维或多维数组的行数。
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# 使用 len() 函数统计行数
num_rows = len(arr)
print("数组的行数：", num_rows)
输出结果为：
数组的行数： 3
总结
通过本文，我们学习了如何使用Numpy来统计数组的行数。我们可以使用shape属性或len()函数来获取一个Numpy二维或多维数组的行数。Numpy是一个非常强大的科学计算库，它提供了丰富的功能和工具，能够帮助我们更方便、高效地进行数据分析和处理。掌握Numpy的基本用法对于进行科学计算和数据分析是非常重要的。
希望本文对你理解Numpy的行数统计有所帮助！