Kích thước mảng Numpy

Tôi hiện đang cố gắng học Numpy và Python. Cho mảng sau:

import numpy as np
a = np.array([[1,2],[1,2]])

Có một hàm trả về kích thước của a(ega là một mảng 2 x 2) không?

size() trả về 4 và điều đó không giúp được gì nhiều.

Nó là .shape :

ndarray. hình dạng
Tuple của kích thước mảng.

Như vậy:

>>> a.shape
(2, 2)

Đầu tiên:

Theo quy ước, trong thế giới Python, lối tắt cho numpylà np, vì vậy:

In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.array([[1,2],[3,4]])

Thứ hai:

Trong Numpy, kích thước , trục / trục , hình dạng có liên quan và đôi khi là các khái niệm tương tự:

kích thước

Trong Toán học / Vật lý , thứ nguyên hoặc thứ nguyên được định nghĩa không chính thức là số tọa độ tối thiểu cần thiết để chỉ định bất kỳ điểm nào trong một không gian. Nhưng trong Numpy , theo tài liệu của Numpy , nó giống như trục / trục:

Trong kích thước Numpy được gọi là trục. Số lượng trục là cấp bậc.

In [3]: a.ndim  # num of dimensions/axes, *Mathematics definition of dimension*
Out[3]: 2

trục / trục

các thứ n phối hợp để chỉ số một arraytrong NumPy. Và mảng đa chiều có thể có một chỉ số trên mỗi trục.

In [4]: a[1,0]  # to index `a`, we specific 1 at the first axis and 0 at the second axis.
Out[4]: 3  # which results in 3 (locate at the row 1 and column 0, 0-based index)

hình dạng

mô tả có bao nhiêu dữ liệu (hoặc phạm vi) dọc theo mỗi trục có sẵn.

In [5]: a.shape
Out[5]: (2, 2)  # both the first and second axis have 2 (columns/rows/pages/blocks/...) data

import numpy as np   
>>> np.shape(a)
(2,2)

Cũng hoạt động nếu đầu vào không phải là một mảng numpy mà là một danh sách các danh sách

>>> a = [[1,2],[1,2]]
>>> np.shape(a)
(2,2)

Hoặc một tuple

>>> a = ((1,2),(1,2))
>>> np.shape(a)
(2,2)

Bạn có thể sử dụng .shape

In: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
In: a.shape
Out: (2, 3)
In: a.shape[0] # x axis
Out: 2
In: a.shape[1] # y axis
Out: 3

Bạn có thể sử dụng .ndimcho kích thước và .shapeđể biết kích thước chính xác

var = np.array([[1,2,3,4,5,6], [1,2,3,4,5,6]])

var.ndim
# displays 2

var.shape
# display 6, 2

Bạn có thể thay đổi kích thước bằng .reshapechức năng

var = np.array([[1,2,3,4,5,6], [1,2,3,4,5,6]]).reshape(3,4)

var.ndim
#display 2

var.shape
#display 3, 4

Các shapephương pháp đòi hỏi alà một ndarray NumPy. Nhưng Numpy cũng có thể tính toán hình dạng lặp của các đối tượng trăn thuần túy:

np.shape([[1,2],[1,2]])

a.shapechỉ là một phiên bản giới hạn của np.info(). Kiểm tra này:

import numpy as np
a = np.array([[1,2],[1,2]])
np.info(a)

Ngoài

class:  ndarray
shape:  (2, 2)
strides:  (8, 4)
itemsize:  4
aligned:  True
contiguous:  True
fortran:  False
data pointer: 0x27509cf0560
byteorder:  little
byteswap:  False
type: int32