配列の形状は、各次元の要素の数として定義できます。次元は、配列の個々の要素を指定するために必要なインデックスまたは添え字の数です。
ネットワークとインターネット
配列の形状を取得するにはどうすればよいでしょうか?
NumPy では、shape という属性を使用して、 タプル 、タプルの要素は、対応する配列の次元の長さを示します。
構文： numpy.shape(配列名)
パラメーター： 配列はパラメータとして渡されます。
戻る： 要素が対応する配列の次元の長さを示すタプル。
NumPy での形状操作
以下は、形状操作について理解できるいくつかの例です。 ナムピー で パイソン :
例 1: 配列の形状
多次元配列の形状を出力します。この例では、2 つの NumPy 配列arr1>そしてarr2>が作成され、それぞれ 2D 配列と 3D 配列が表されます。各配列の形状が印刷され、その寸法と各寸法に沿ったサイズが明らかになります。
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)> |
>
>
出力：
(2, 4) (2, 2,2)>
例 2: ndim を使用した配列の形状
この例では、次を使用して配列を作成しています。 NDMIN 値 2、4、6、8、10 のベクトルを使用し、最後の次元の値を検証します。
Java文字列のトリム
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)> |
>
文字を文字列Javaに変換する方法
>
出力：
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : (1, 1, 1, 1, 1, 5)>
例 3: タプルの配列の形状
この例では、 NumPy 配列 ここで、各要素はタプルです。このような配列の形状を決定する方法も示します。
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)> |
>
Javaでのオブジェクトの等価性
>
出力：
Array of Tuples: [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]] Shape of Array: (4, 2)>