提了那么多关于Python的numpy库中矩阵的内容，也介绍过几种创建矩阵的方法，本文将向大家大家细化创建矩阵的方法，例如创建矩阵够能够读取矩阵或者数组的维数，即通过shape函数实现，shape函数可以返回一个元组，表示数组（矩阵）的维度。

一、shape函数

是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，

比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。它的输入参数可以使一个整数表示维度，也可以是一个矩阵。

shape函数返回的是一个元组，表示数组（矩阵）的维度，

例如返回结果是(400000,50)，括号里的第一个数为第一维，第二个数为第二维，以此类推。

二、三种使用实例

1、建立一个一维矩阵

>>> b =array([1,2,3,4])  
>>> b.shape  
(4,)  
#可以简写  
>>> shape([1,2,3,4])  
(4,)  
>>>

2、建立一个二维矩阵

import numpy as np
 
a = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])  #二维数组
print(a.shape[0])  #值为2，最外层矩阵有2个元素，2个元素还是矩阵。
print(a.shape[1])  #值为4，内层矩阵有4个元素。
print(a.shape[2])  #IndexError: tuple index out of range

3、建立一个三维数组

>>> a=np.array([[[1,2],[3,4]]])
>>> a
array([[[1, 2],
        [3, 4]]])
>>> a.shape
(1L, 2L, 2L)

以上就是Python的numpy库中的shape函数的介绍和三种具体使用实例。希望能帮助你理解哦。