Oblika polja NumPy
Obliko matrike lahko definiramo kot število elementov v vsaki dimenziji. Dimenzija je število indeksov ali indeksov, ki jih potrebujemo za določitev posameznega elementa matrike.
Kako lahko dobimo obliko niza?
V NumPy bomo uporabili atribut, imenovan shape, ki vrne a tuple , elementi tuple podajajo dolžine ustreznih dimenzij niza.
Sintaksa: numpy.shape(ime_matrike)
Parametri: Matrika se posreduje kot parameter.
Vrnitev: Torka, katere elementi podajajo dolžine ustreznih dimenzij niza.
Manipulacija oblike v NumPy
Spodaj je nekaj primerov, na podlagi katerih lahko razumemo manipulacijo oblike v NumPy v Python :
Primer 1: Oblika nizov
Tiskanje oblike večdimenzionalne matrike. V tem primeru dve matriki NumPy arr1> in arr2> so ustvarjeni in predstavljajo 2D matriko oziroma 3D matriko. Oblika vsakega niza je natisnjena, kar razkriva njihove dimenzije in velikosti vzdolž vsake dimenzije.
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)> |
Izhod:
(2, 4) (2, 2,2)
Primer 2: Oblika polja z uporabo ndim
V tem primeru ustvarjamo matriko z uporabo ndmin z uporabo vektorja z vrednostmi 2,4,6,8,10 in preverjanjem vrednosti zadnje dimenzije.
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)> |
Izhod:
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : (1, 1, 1, 1, 1, 5)
Primer 3: Oblika niza tuples
V tem primeru bomo ustvarili a Niz NumPy kjer je vsak element tuple. Pokazali bomo tudi, kako določiti obliko takega polja.
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)> |
Izhod:
Array of Tuples: [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]] Shape of Array: (4, 2)
