导读 在Python的数据处理和机器学习领域中，`shape` 和 `size` 是两个非常重要的属性，它们帮助我们了解数组或矩阵的基本结构。无论是在NumPy...
在Python的数据处理和机器学习领域中，`shape` 和 `size` 是两个非常重要的属性，它们帮助我们了解数组或矩阵的基本结构。无论是在NumPy还是Pandas中，这些属性都能为我们提供关键信息。
首先，让我们来看看 `shape`。它是一个元组，表示数组的维度大小。例如，一个二维数组的形状可能是 `(3, 4)`，这意味着它有3行和4列。这个属性就像一幅画的尺寸，告诉我们在哪个方向上有多少元素。🔍➡️
接着是 `size`，它返回数组中的总元素数量。如果我们的数组形状是 `(3, 4)`，那么它的 `size` 就是12（3 × 4）。简单来说，`size` 告诉你整个数组里一共有多少个数据点。💡📊
通过这两个属性，我们可以轻松掌握数据集的规模和布局，从而更高效地进行数据分析和模型构建。无论是处理图像数据还是大规模表格数据，`shape` 和 `size` 都是你的好帮手！🚀📈