Python-Funktion NumPy numpy.shape()

1. Syntax von numpy.shape()
2. Beispiel-Codes: numpy.shape()
3. Beispielcodes: numpy.shape() zur Übergabe eines einfachen Arrays
4. Beispielcodes: numpy.shape() zur Übergabe eines mehrdimensionalen Arrays
5. Beispielcodes: numpy.shape() zum Aufruf der Funktion mit dem Namen des Arrays

Die Python-Funktion NumPy numpy.shape() findet die Form eines Arrays. Mit Shape meinen wir, dass sie dabei hilft, die Dimensionen eines Arrays zu finden. Sie gibt die Form in Form eines Tupels zurück, da wir ein Tupel nicht ändern können, genau wie wir die Dimensionen eines Arrays nicht ändern können.

Syntax von numpy.shape()

numpy.shape(a)

Parameter

Zurück

Es gibt die Form eines Arrays in Form eines Tupels von ganzen Zahlen zurück. Die Werte der Tupel zeigen die Länge der Array-Dimensionen an.

Beispiel-Codes: numpy.shape()

Der Parameter a ist ein obligatorischer Parameter. Wenn wir diese Funktion auf einem leeren Array ausführen, erzeugt sie die folgende Ausgabe.

import numpy as np

a = np.array([])
dimensions = np.shape(a)
print(dimensions)

Ausgabe:

(0,)

Es wurde ein Tupel mit einer einzigen Ganzzahl - 0 zurückgegeben. Es zeigt, dass das Array eindimensional mit null Elementen ist.

Beispielcodes: numpy.shape() zur Übergabe eines einfachen Arrays

Wir werden jetzt ein einfaches eindimensionales Array passieren.

import numpy as np

a = np.array(
    [89, 34, 56, 87, 90, 23, 45, 12, 65, 78, 9, 34, 12, 11, 2, 65, 78, 82, 28, 78]
)
dimensions = np.shape(a)
print(dimensions)

Ausgabe:

(20,)

Die Ausgabe zeigt, dass das Array eindimensional ist und 20 Elemente enthält.

Beispielcodes: numpy.shape() zur Übergabe eines mehrdimensionalen Arrays

import numpy as np

a = np.array([[11, 12, 5], [15, 6, 10], [10, 8, 12], [12, 15, 8], [34, 78, 90]])
dimensions = np.shape(a)
print(dimensions)

Ausgabe:

(5, 3)

Beachten Sie, dass das Ausgabetupel jetzt zwei ganzzahlige Elemente enthält. Es zeigt, dass das Array fünf Zeilen und drei Spalten enthält.

Jetzt werden wir ein komplexeres Array übergeben.

import numpy as np

a = np.array(
    [[[11, 12, 5], [15, 6, 10]], [[10, 8, 12], [12, 15, 8]], [[34, 78, 90], [4, 8, 10]]]
)
dimensions = np.shape(a)
print(dimensions)

Ausgabe:

(3, 2, 3)

Wir haben ein Array übergeben, das drei Arrays von 2-D-Arrays enthält. Das Ausgabetupel zeigt, dass das Array drei Schichten, zwei Zeilen und drei Spalten enthält.

Beispielcodes: numpy.shape() zum Aufruf der Funktion mit dem Namen des Arrays

Wir können diese Funktion auch über den Namen des Arrays aufrufen. Sie erzeugt die gleiche Ausgabe. Die folgenden Code-Schnipsel implementieren diese Funktion unter Verwendung des Namens des Arrays.

Zuerst übergeben wir ein eindimensionales Array.

import numpy as np

a = np.array(
    [89, 34, 56, 87, 90, 23, 45, 12, 65, 78, 9, 34, 12, 11, 2, 65, 78, 82, 28, 78]
)
dimensions = a.shape
print(dimensions)

Ausgabe:

(20,)

Beachten Sie, dass sie die gleiche Ausgabe erzeugt hat wie die Ausgabe, die mit der Aufrufmethode numpy.shape() erzeugt wurde.

import numpy as np

a = np.array(
    [[[11, 12, 5], [15, 6, 10]], [[10, 8, 12], [12, 15, 8]], [[34, 78, 90], [4, 8, 10]]]
)
dimensions = a.shape
print(dimensions)

Ausgabe:

(3, 2, 3)