Kształt tablicy NumPy
Kształt tablicy można zdefiniować jako liczbę elementów w każdym wymiarze. Wymiar to liczba indeksów lub indeksów dolnych, których potrzebujemy, aby określić pojedynczy element tablicy.
Jak możemy uzyskać kształt tablicy?
W NumPy użyjemy atrybutu zwanego kształtem, który zwraca a krotka , elementy krotki podają długości odpowiednich wymiarów tablicy.
Składnia: numpy.shape(nazwa_tablicy)
Parametry: Tablica jest przekazywana jako parametr.
Powrót: Krotka, której elementy podają długości odpowiednich wymiarów tablicy.
Manipulacja kształtami w NumPy
Poniżej znajduje się kilka przykładów, dzięki którym możemy zrozumieć manipulację kształtem w NumPy W Pyton :
Przykład 1: Kształt tablic
Drukowanie kształtu tablicy wielowymiarowej. W tym przykładzie dwie tablice NumPy arr1> I arr2> są tworzone, reprezentujące odpowiednio tablicę 2D i tablicę 3D. Kształt każdej tablicy jest drukowany, ujawniając jej wymiary i rozmiary wzdłuż każdego wymiaru.
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)> |
Wyjście:
(2, 4) (2, 2,2)
Przykład 2: Kształt tablicy przy użyciu ndim
W tym przykładzie tworzymy tablicę za pomocą nie min wykorzystując wektor o wartościach 2,4,6,8,10 i weryfikując wartość ostatniego wymiaru.
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)> |
Wyjście:
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : (1, 1, 1, 1, 1, 5)
Przykład 3: Kształt tablicy krotek
W tym przykładzie utworzymy plik Tablica NumPy gdzie każdy element jest krotką. Pokażemy również, jak określić kształt takiej tablicy.
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)> |
Wyjście:
Array of Tuples: [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]] Shape of Array: (4, 2)
