Учебник по NumPy

ГЛАВНАЯ Введение в NumPy Начало работы с NumPy NumPy Создание массивов Индексация массива NumPy Нарезка массива NumPy Типы данных NumPy Копирование NumPy против просмотра Форма массива NumPy Изменение формы массива NumPy Итерация массива NumPy Объединение массивов NumPy Разделение массива NumPy Поиск массива NumPy Сортировка массива NumPy Фильтр массива NumPy

NumPy Случайный

Случайное вступление Распределение данных Случайная перестановка Морской модуль Нормальное распределение Биномиальное распределение Распределение рыбы Равномерное распределение Логистическая дистрибуция Полиномиальное распределение Экспоненциальное распределение Распределение площади Хи Рэлеевское распределение Распределение Парето Распределение Zipf

NumPy ufunc

Введение ufunc Создать функцию ufunc Простая арифметика ufunc Округление десятичных знаков Журналы UFUNC ufunc Суммирование продукты ufunc Отличия ufunc ufunc Поиск LCM ufunc Поиск НОД ufunc Тригонометрический ufunc Гиперболический ufunc набор операций

Викторина/Упражнения

Викторина NumPy NumPy-упражнения

Форма массива NumPy


Форма массива

Форма массива — это количество элементов в каждом измерении.


Получить форму массива

Массивы NumPy имеют вызываемый атрибут shape, который возвращает кортеж с каждым индексом, имеющим количество соответствующих элементов.

Пример

Распечатайте форму двумерного массива:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])

print(arr.shape)

Приведенный выше пример возвращает (2, 4), что означает, что массив имеет 2 измерения, где первое измерение имеет 2 элемента, а второе — 4.

Пример

Создайте массив с 5 измерениями, используя ndminвектор со значениями 1,2,3,4, и убедитесь, что последнее измерение имеет значение 4:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)

print(arr)
print('shape of array :', arr.shape)

Что представляет кортеж формы?

Целые числа в каждом индексе говорят о количестве элементов, которые имеет соответствующее измерение.

В приведенном выше примере в индексе-4 у нас есть значение 4, поэтому мы можем сказать, что 5-е (4 + 1-е) измерение имеет 4 элемента.


Проверьте себя с помощью упражнений

Упражнение:

Используйте правильный синтаксис NumPy для проверки формы массива.

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(arr.)