Tvar poľa možno definovať ako počet prvkov v každej dimenzii. Dimenzia je počet indexov alebo dolných indexov, ktoré potrebujeme, aby sme mohli špecifikovať individuálny prvok poľa.
Ako môžeme získať tvar poľa?
V NumPy použijeme atribút s názvom tvar, ktorý vracia a násobný , prvky n-tice udávajú dĺžky zodpovedajúcich rozmerov poľa.
Syntax: numpy.shape(názov_pola)
dijkstraParametre: Pole sa odovzdá ako parameter.
Návrat: N-tica, ktorej prvky udávajú dĺžky zodpovedajúcich rozmerov poľa.
Manipulácia s tvarmi v NumPy
Nižšie je uvedených niekoľko príkladov, pomocou ktorých môžeme pochopiť manipuláciu s tvarom NumPy v Python :
Príklad 1: Tvar polí
Tlač tvaru viacrozmerného poľa. V tomto príklade dve polia NumPyarr1>aarr2>sú vytvorené, predstavujúce 2D pole a 3D pole. Tvar každého poľa je vytlačený a odhaľuje jeho rozmery a veľkosti pozdĺž každého rozmeru.
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)> |
>
>
Výkon:
tlač javascript
(2, 4) (2, 2,2)>
Príklad 2: Tvar poľa pomocou ndim
V tomto príklade vytvárame pole pomocou ndmin pomocou vektora s hodnotami 2,4,6,8,10 a overením hodnoty posledného rozmeru.
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)> |
>
>
Výkon:
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : (1, 1, 1, 1, 1, 5)>
Príklad 3: Tvar poľa n-tic
V tomto príklade vytvoríme a NumPy pole kde každý prvok je n-tica. Ukážeme tiež, ako určiť tvar takéhoto poľa.
Python3
java long to int
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)> |
>
>
Výkon:
Array of Tuples: [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]] Shape of Array: (4, 2)>