python查看数据形状(python看数据形状)

Python是一种简单而强大的编程语言，特别适合数据科学家、数据分析师、机器学习工程师等人员使用。Python中有许多数据分析和科学计算库，例如pandas、numpy、scipy和matplotlib。在数据分析过程中，掌握Python中用于查看数据形状的方法是非常重要的。

下面我们介绍一些常用的Python代码片段，以帮助您快速了解数据形状。

# 首先导入需要使用的库
import numpy as np
import pandas as pd
# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(100, 20)
# 查看数据形状
print("数据形状为：", data.shape)

以上代码使用了numpy库中的random.rand()函数生成了一个100行20列元素为随机数的二维数组。我们使用shape属性来查看数据的形状，输出为(100, 20)，表示100行，20列的数组。

# 读取csv格式的文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 查看数据形状
print("数据形状为：", df.shape)

以上代码使用了pandas库中的read_csv()函数，读取了名为data.csv的文件并将其存储在一个名为df的DataFrame中。使用shape属性来查看数据的形状，输出为(100, 3)，表示100行，3列的DataFrame。

# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(100, 20)
# 通过reshape改变数据形状
data_reshape = data.reshape(20, 100)
# 查看数据形状
print("原始数据形状为：", data.shape)
print("改变形状后数据形状为：", data_reshape.shape)

以上代码使用了numpy库中的random.rand()函数生成了一个100行20列元素为随机数的二维数组。然后使用reshape()函数将其形状改变为20行100列。最后使用shape属性来查看数据的形状，输出为(100, 20)和(20, 100)。

掌握Python中用于查看数据形状的方法，对于数据分析和科学计算非常有帮助。以上介绍的是部分常用方法，希望对您有所帮助。