NumPy masyvo forma
Masyvo forma gali būti apibrėžta kaip elementų skaičius kiekviename matmenyje. Dimensija – tai indeksų arba apatinių indeksų skaičius, kurio mums reikia norint nurodyti atskirą masyvo elementą.
Kaip galime gauti masyvo formą?
NumPy naudosime atributą, vadinamą shape, kuris grąžina a kortele , kortelės elementai pateikia atitinkamų masyvo matmenų ilgius.
Sintaksė: numpy.shape(masyvo_pavadinimas)
Parametrai: Masyvas perduodamas kaip parametras.
Grąžinti: Kortelė, kurios elementai suteikia atitinkamų masyvo matmenų ilgius.
Formos manipuliavimas programoje „NumPy“.
Žemiau pateikiami keli pavyzdžiai, pagal kuriuos galime suprasti manipuliavimą formomis NumPy in Python :
1 pavyzdys: Masyvų forma
Daugiamačio masyvo formos spausdinimas. Šiame pavyzdyje du NumPy masyvai arr1> ir arr2> sukuriami, atitinkamai vaizduojantys 2D ir 3D matricas. Kiekvienos masyvo forma atspausdinama, atskleidžiant jų matmenis ir dydžius pagal kiekvieną matmenį.
Python3
import> numpy as npy> # creating a 2-d array> arr1> => npy.array([[> 1> ,> 3> ,> 5> ,> 7> ], [> 2> ,> 4> ,> 6> ,> 8> ]])> # creating a 3-d array> arr2> => npy.array([[[> 1> ,> 2> ], [> 3> ,> 4> ]], [[> 5> ,> 6> ], [> 7> ,> 8> ]]])> print> (arr1.shape)> print> (arr2.shape)> |
Išvestis:
(2, 4) (2, 2,2)
2 pavyzdys: Masyvo forma Naudojant ndim
Šiame pavyzdyje mes kuriame masyvą naudodami ndmin naudojant vektorių su reikšmėmis 2,4,6,8,10 ir patikrinti paskutinio matmens reikšmę.
Python3
import> numpy as npy> # creating an array of 6 dimension> # using ndim> arr> => npy.array([> 2> ,> 4> ,> 6> ,> 8> ,> 10> ], ndmin> => 6> )> # printing array> print> (arr)> # verifying the value of last dimension> # as 5> print> (> 'shape of an array :'> , arr.shape)> |
Išvestis:
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : (1, 1, 1, 1, 1, 5)
3 pavyzdys: Kortelių masyvo forma
Šiame pavyzdyje sukursime a NumPy masyvas kur kiekvienas elementas yra korta. Taip pat parodysime, kaip nustatyti tokio masyvo formą.
Python3
import> numpy as np> # Create an array of tuples> array_of_tuples> => np.array([(> 1> ,> 2> ), (> 3> ,> 4> ), (> 5> ,> 6> ), (> 7> ,> 8> )])> # Display the array> print> (> 'Array of Tuples:'> )> print> (array_of_tuples)> # Determine and display the shape> shape> => array_of_tuples.shape> print> (> '
Shape of Array:'> , shape)> |
Išvestis:
Array of Tuples: [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]] Shape of Array: (4, 2)
