在numpy中，shape函数读取矩阵或数组的长度

使用shape函数可以得出数组或矩阵的形状，得出结果是一个tuple格式的数据，之后可以使用shape[]获取其中的数据 (具体见下面的示例 )

当数组或矩阵是一维时

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])
a.shape

a.shape[0]

输出结果

(4,)

4

shape返回的是数组的形状，是一个tuple格式的数据。
shape[0]返回的是数组或矩阵中元素的个数。
此处使用shape[1]则会报错

当数组或矩阵是二维时

c1 = np.array([[1, 2],[3,4], [5,6]])
c1.shape          #行列形成元组直接输出

c1.shape[0]       #读取行数

c1.shape[1]       #读取列数

输出结果

(3, 2)
3
2

当数组或矩阵是三维时

a = np.array(range(24)).reshape(2,3,4)  #构建一个2×3×4的三维数组
a

a.shape

a.shape[0]
a.shape[1]
a.shape[2]

输出结果

array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],

       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])
        

(2, 3, 4)

2
3
4

关于reshape()的用法
https://blog.csdn.net/weixin_46506757/article/details/109545799