배열의 모양은 각 차원의 요소 수로 정의할 수 있습니다. 차원은 배열의 개별 요소를 지정하는 데 필요한 인덱스 또는 첨자의 수입니다.
배열의 모양을 어떻게 얻을 수 있나요?
NumPy에서는 다음을 반환하는 Shape라는 속성을 사용합니다. 튜플 , 튜플의 요소는 해당 배열 차원의 길이를 제공합니다.
통사론: numpy.shape(배열_이름)
매개변수: 배열이 매개변수로 전달됩니다.
반품: 요소가 해당 배열 차원의 길이를 제공하는 튜플입니다.
NumPy의 모양 조작
다음은 도형 조작에 대해 이해할 수 있는 몇 가지 예입니다. 넘파이 ~에 파이썬 :
예시 1: 배열의 모양
다차원 배열의 모양을 인쇄합니다. 이 예에서는 두 개의 NumPy 배열arr1>그리고arr2>각각 2차원 배열과 3차원 배열을 나타내는 배열이 생성됩니다. 각 배열의 모양이 인쇄되어 각 차원에 따른 차원과 크기가 표시됩니다.
파이썬3
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)> |
>
>
산출:
(2, 4) (2, 2,2)>
예 2: ndim을 사용한 배열의 형태
이 예에서는 다음을 사용하여 배열을 만듭니다. ndmin 값이 2,4,6,8,10인 벡터를 사용하고 마지막 차원의 값을 확인합니다.
파이썬3
그렇지 않으면 자바에서
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)> |
>
>
산출:
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : (1, 1, 1, 1, 1, 5)>
예 3: 튜플 배열의 형태
이 예에서는 NumPy 배열 여기서 각 요소는 튜플입니다. 또한 이러한 배열의 모양을 결정하는 방법도 보여 드리겠습니다.
파이썬3
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)> |
>
>
산출:
Array of Tuples: [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]] Shape of Array: (4, 2)>