在Python编程中，二维数组通常指的是二维列表或使用NumPy库创建的多维数组（ndarray）。当处理这些数据结构时，有时我们需要获取数组的行数和列数，以了解其大小和形状。本篇文章将详细讲解两种在Python中获取二维数组行列数的方法。
我们先了解一个基础概念：在Python中，二维数组可以通过嵌套列表表示，如`[[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]`。而使用NumPy库，我们可以创建更高效且功能丰富的二维数组，如`np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])`。
**方法一：使用NumPy的`shape`属性**
NumPy库是Python科学计算的核心库，它提供了一种高效处理大型多维数组和矩阵的数据结构。当我们创建一个NumPy数组时，我们可以使用数组对象的`shape`属性来获取其维度信息。例如：
```python
import numpy as np
x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])
```
在这个例子中，`x.shape`返回一个元组，表示数组的行数和列数。对于二维数组，结果为`(行数, 列数)`。因此：
```python
print(x.shape) # 输出 (4, 3)
```
这里，`4`表示行数，`3`表示列数。如果我们只关心行数或列数，可以直接索引`shape`属性的相应元素：
```python
print(x.shape[0]) # 输出 4，即行数
print(x.shape[1]) # 输出 3，即列数
```
**方法二：使用内置函数`len()`**
对于非NumPy的二维列表，我们可以使用内置的`len()`函数来获取行数和列数。`len()`函数返回一个可迭代对象（如列表）的元素数量。例如：
```python
arr = [[1,4,7,10,15], [2,5,8,12,19], [3,6,9,16,22], [10,13,14,17,24]]
```
要获取行数，直接将二维列表传递给`len()`函数：
```python
print(len(arr)) # 输出 4，即行数
```
要获取列数，我们需要访问第一层列表的长度，因为每一行都有相同数量的元素：
```python
print(len(arr[0])) # 输出 5，即列数
```
这种方法适用于纯Python环境，但请注意，它不适用于不规则的二维数组（即不同行的元素数量不一致的数组）。
总结来说，获取Python二维数组的行列数，对于NumPy数组，推荐使用`shape`属性；对于普通二维列表，可以结合`len()`函数。了解这些基本操作对理解和处理二维数据至关重要，无论是在数据分析、机器学习还是其他领域。希望本文的详细解释能帮助你在实际工作中更好地应用这些知识。
