Tvar NumPy Array
Tvar poľa možno definovať ako počet prvkov v každej dimenzii. Dimenzia je počet indexov alebo dolných indexov, ktoré potrebujeme, aby sme mohli špecifikovať individuálny prvok poľa.
Ako môžeme získať tvar poľa?
V NumPy použijeme atribút s názvom tvar, ktorý vracia a násobný , prvky n-tice udávajú dĺžky zodpovedajúcich rozmerov poľa.
Syntax: numpy.shape(názov_pola)
Parametre: Pole sa odovzdá ako parameter.
Návrat: N-tica, ktorej prvky udávajú dĺžky zodpovedajúcich rozmerov poľa.
Manipulácia s tvarmi v NumPy
Nižšie je uvedených niekoľko príkladov, pomocou ktorých môžeme pochopiť manipuláciu s tvarom NumPy v Python :
Príklad 1: Tvar polí
Tlač tvaru viacrozmerného poľa. V tomto príklade dve polia NumPy arr1> a arr2> sú vytvorené, predstavujúce 2D pole a 3D pole. Tvar každého poľa je vytlačený a odhaľuje jeho rozmery a veľkosti pozdĺž každého rozmeru.
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)> |
Výkon:
(2, 4) (2, 2,2)
Príklad 2: Tvar poľa pomocou ndim
V tomto príklade vytvárame pole pomocou ndmin pomocou vektora s hodnotami 2,4,6,8,10 a overením hodnoty posledného rozmeru.
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)> |
Výkon:
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : (1, 1, 1, 1, 1, 5)
Príklad 3: Tvar poľa n-tic
V tomto príklade vytvoríme a NumPy pole kde každý prvok je n-tica. Ukážeme tiež, ako určiť tvar takéhoto poľa.
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)> |
Výkon:
Array of Tuples: [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]] Shape of Array: (4, 2)
