Python NumPy numpy.shape() 関数
Minahil Noor
2023年1月30日
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numpy.shape()の構文 -
コード例：
numpy.shape() -
コード例：
numpy.shape()で単純な配列を渡す -
コード例：
numpy.shape()で多次元配列を渡す -
コード例：
numpy.shape()で配列名を用いて関数を呼び出す
Python NumPy numpy.shape() 関数は配列の形状を見つけます。shape とは、配列の次元を求めるのに役立つという意味です。配列次元を変更できないのと同じように、タプルを変更することはできないので、タプルの形で形状を返します。
numpy.shape() の構文
numpy.shape(a)
パラメータ
a |
配列のような構造になっています。次元を求めるための入力配列です。 |
戻り値
これは、配列の形状を整数のタプルの形で返します。タプルの値は配列の次元の長さを示します。
コード例：numpy.shape()
パラメータ a は必須のパラメータです。この関数を空の配列で実行すると、以下のような出力が生成されます。
import numpy as np
a = np.array([])
dimensions = np.shape(a)
print(dimensions)
出力：
(0,)
これは単一の整数 - 0 を持つタプルを返しました。これは配列が要素数 0 の 1 次元であることを示しています。
コード例：numpy.shape() で単純な配列を渡す
ここでは単純な一次元配列を渡します。
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)
出力：
(20,)
出力は、配列が一次元で 20 個の要素を含むことを示しています。
コード例：numpy.shape() で多次元配列を渡す
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)
出力：
(5, 3)
出力タプルには 2つの整数要素が含まれていることに注意してください。これは配列が 5 行 3 列を含むことを示しています。
次に、より複雑な配列を渡します。
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)
出力：
(3, 2, 3)
3つの 2 次元配列を含む配列を渡しました。出力タプルは、配列が 3つのレイヤー、2つの行、3つの列を持っていることを示しています。
コード例：numpy.shape() で配列名を用いて関数を呼び出す
この関数は配列の名前を使って呼び出すこともできます。これは同じ出力を生成します。以下のコードスニペットは、配列の名前を使ってこの関数を実装しています。
最初に 1 次元の配列を渡します。
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)
出力：
(20,)
呼び出した numpy.shape() と同じ出力を生成していることに注意してください。
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)
出力：
(3, 2, 3)