Funzione Python NumPy numpy.shape()

1. Sintassi di numpy.shape()
2. Codici di esempio: numpy.shape()
3. Codici di esempio: numpy.shape() per passare un array semplice
4. Codici di esempio: numpy.shape() per passare un array multidimensionale
5. Codici di esempio: numpy.shape() per chiamare la funzione utilizzando il nome dell’array

La funzione Python NumPy numpy.shape() trova la forma di un array. Per forma intendiamo che aiuta a trovare le dimensioni di un array. Restituisce la forma sotto forma di tupla perché non possiamo alterare una tupla proprio come non possiamo alterare le dimensioni di un array.

Sintassi di numpy.shape()

numpy.shape(a)

Parametri

Ritorno

Restituisce la forma di un array sotto forma di una tupla di numeri interi. I valori delle tuple mostrano la lunghezza delle dimensioni dell’array.

Codici di esempio: numpy.shape()

Il parametro a è un parametro obbligatorio. Se eseguiamo questa funzione su un array vuoto, genera il seguente output.

import numpy as np

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

Produzione:

(0,)

Ha restituito una tupla con un singolo intero - 0. Mostra che l’array è unidimensionale con zero elementi.

Codici di esempio: numpy.shape() per passare un array semplice

Passeremo ora un semplice array unidimensionale.

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)

Produzione:

(20,)

L’output mostra che l’array è unidimensionale e contiene 20 elementi.

Codici di esempio: numpy.shape() per passare un array multidimensionale

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)

Produzione:

(5, 3)

Notare che la tupla di output ora contiene due elementi interi. Mostra che l’array contiene cinque righe e tre colonne.

Ora passeremo un array più complesso.

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)

Produzione:

(3, 2, 3)

Abbiamo passato un array che contiene tre array di array 2-D. La tupla di output mostra che l’array ha tre livelli, due righe e tre colonne.

Codici di esempio: numpy.shape() per chiamare la funzione utilizzando il nome dell’array

Possiamo chiamare questa funzione anche usando il nome dell’array. Genera lo stesso output. I seguenti frammenti di codice implementano questa funzione utilizzando il nome dell’array.

Passeremo prima un array unidimensionale.

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)

Produzione:

(20,)

Notare che ha generato lo stesso output generato usando il metodo di chiamata numpy.shape().

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)

Produzione:

(3, 2, 3)