Numpy array shape python

numpy.shape в Python: кортеж формы массива

np.ndarray.shape — это свойство Numpy, которое возвращает кортеж размеров массива.

Свойство numpy.shape в Python обычно используется для получения кортежа текущей формы массива Numpy, но также может использоваться для изменения формы массива путем присвоения ему кортежа размерности массива. Форма массива — это количество элементов в каждом измерении.

Синтаксис

Параметры

Свойство shape() принимает один параметр — array. Это параметр, размерность которого нам нужно получить.

Реализация функции np.shape()

Функция Numpy arange() возвращает объект ndarray, содержащий равномерно распределенные значения в заданном диапазоне. Найдем форму массива.

Давайте определим массив, используя некоторые значения, и найдем его форму, используя свойство np shape.

Нахождение формы двумерного массива в Numpy

В этом примере мы определим один массив, используя функцию numpy arange(), а затем изменим с reshape() форму массива до 2 * 2. Это означает, что размер конечного массива будет 2 * 2. Мы проверим это с помощью свойства np shape.

Другой способ написать такой двумерный массив и распечатать его форму.

Приведенный выше пример возвращает(2, 4), что означает, что массив имеет два измерения, а каждое измерение состоит из четырех элементов.

Создание массива с ndmin = 5 в Numpy

Создайте массив с 5 измерениями, используя ndmin, используя вектор со значениями 1,2,3,4, и убедитесь, что последнее измерение имеет значение 4. См. следующий код.

Целые числа в каждом индексе говорят о количестве элементов в соответствующем измерении.

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

Нахождение формы np np.zeros()

Функция numpy.zeros() возвращает новый массив заданной формы и типа, заполненный нулями.

ValueError: общий размер нового массива должен быть неизменным

Если вы попытаетесь изменить размер массива, назначив новые измерения массиву, он не изменится. Если вы попытаетесь это сделать, это выдаст ошибку ValueError: общий размер нового массива должен быть неизменным.

Заключение

Массив Numpy — это таблица элементов(обычно чисел) одного типа, проиндексированная кортежем положительных целых чисел. В Numpy несколько измерений массива называются рангом массива.

Массивы Numpy имеют атрибут shape, который возвращает кортеж, причем каждый индекс имеет количество соответствующих элементов.

Кортеж целых чисел, задающий размер массива по каждому измерению, известен как форма массива.

Мы можем найти размерность или форму массива, используя функцию np shape(). Точно так же мы можем сбросить размерность массива, используя функцию np reshape().

Источник

numpy.ndarray.shape#

The shape property is usually used to get the current shape of an array, but may also be used to reshape the array in-place by assigning a tuple of array dimensions to it. As with numpy.reshape , one of the new shape dimensions can be -1, in which case its value is inferred from the size of the array and the remaining dimensions. Reshaping an array in-place will fail if a copy is required.

Setting arr.shape is discouraged and may be deprecated in the future. Using ndarray.reshape is the preferred approach.

Equivalent getter function.

Function similar to setting shape .

Method similar to setting shape .

>>> x = np.array([1, 2, 3, 4]) >>> x.shape (4,) >>> y = np.zeros((2, 3, 4)) >>> y.shape (2, 3, 4) >>> y.shape = (3, 8) >>> y array([[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]) >>> y.shape = (3, 6) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in ValueError: total size of new array must be unchanged >>> np.zeros((4,2))[::2].shape = (-1,) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in AttributeError: Incompatible shape for in-place modification. Use `.reshape()` to make a copy with the desired shape. 

Источник

numpy.shape#

The elements of the shape tuple give the lengths of the corresponding array dimensions.

len(a) is equivalent to np.shape(a)[0] for N-D arrays with N>=1 .

>>> np.shape(np.eye(3)) (3, 3) >>> np.shape([[1, 3]]) (1, 2) >>> np.shape([0]) (1,) >>> np.shape(0) () 

>>> a = np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], . dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) >>> np.shape(a) (3,) >>> a.shape (3,) 

Источник

numpy.shape#

The elements of the shape tuple give the lengths of the corresponding array dimensions.

len(a) is equivalent to np.shape(a)[0] for N-D arrays with N>=1 .

>>> np.shape(np.eye(3)) (3, 3) >>> np.shape([[1, 3]]) (1, 2) >>> np.shape([0]) (1,) >>> np.shape(0) () 

>>> a = np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], . dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) >>> np.shape(a) (3,) >>> a.shape (3,) 

Источник