Die Form eines Arrays kann als die Anzahl der Elemente in jeder Dimension definiert werden. Dimension ist die Anzahl der Indizes oder Indizes, die wir benötigen, um ein einzelnes Element eines Arrays zu spezifizieren.
Wie können wir die Form eines Arrays erhalten?
In NumPy verwenden wir ein Attribut namens „Shape“, das a zurückgibt Tupel , die Elemente des Tupels geben die Längen der entsprechenden Array-Dimensionen an.
Syntax: numpy.shape(array_name)
Parameter: Array wird als Parameter übergeben.
Zurückkehren: Ein Tupel, dessen Elemente die Längen der entsprechenden Array-Dimensionen angeben.
Formmanipulation in NumPy
Nachfolgend finden Sie einige Beispiele, anhand derer wir die Formmanipulation in verstehen können NumPy In Python :
Beispiel 1: Form von Arrays
Drucken der Form des mehrdimensionalen Arrays. In diesem Beispiel zwei NumPy-Arraysarr1>Undarr2>werden erstellt, die jeweils ein 2D-Array und ein 3D-Array darstellen. Die Form jedes Arrays wird gedruckt und zeigt deren Abmessungen und Größen entlang jeder Dimension an.
Python3
Java-String-Verkettung
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)> |
>
Standalgorithmus
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Ausgabe:
(2, 4) (2, 2,2)>
Beispiel 2: Form eines Arrays mit ndim
In diesem Beispiel erstellen wir ein Array mit ndmin Verwenden eines Vektors mit den Werten 2,4,6,8,10 und Überprüfen des Werts der letzten Dimension.
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)> |
Ein Shell-Skript ausführbar machen
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>
Ausgabe:
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : (1, 1, 1, 1, 1, 5)>
Beispiel 3: Form eines Arrays von Tupeln
In diesem Beispiel erstellen wir eine NumPy-Array wobei jedes Element ein Tupel ist. Wir zeigen auch, wie man die Form eines solchen Arrays bestimmt.
Python3
sagte Madhuri
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)> |
>
Kapselungsprogramm
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Ausgabe:
Array of Tuples: [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]] Shape of Array: (4, 2)>