Hình dạng của một mảng có thể được định nghĩa là số phần tử trong mỗi chiều. Thứ nguyên là số chỉ mục hoặc chỉ số mà chúng tôi yêu cầu để chỉ định một phần tử riêng lẻ của một mảng
Làm thế nào chúng ta có thể có được Hình dạng của một Mảng?
Trong NumPy, chúng tôi sẽ sử dụng một thuộc tính có tên là hình dạng trả về một bộ dữ liệu, các phần tử của bộ dữ liệu cung cấp độ dài của kích thước mảng tương ứng
Cú pháp. cục mịch. shape[array_name]
Tham số. Mảng được truyền dưới dạng Tham số.
Quay lại. Một bộ có các phần tử cung cấp độ dài của các kích thước mảng tương ứng.
ví dụ 1. [In hình mảng nhiều chiều]
Python3
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]9
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]0
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]1
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]2
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]3
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]4
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]5
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]0
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]2
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]4
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]5
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]8
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]90
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]92
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]93
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]94
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]95
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]3
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]97_______45
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]5
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]0
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]8
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]05
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]2
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]90
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]5
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]4
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]92
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]13
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]14
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]15
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]16
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]17
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]18
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]19
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]20
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]19
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]22
đầu ra.
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]3
Ví dụ trên trả về [2, 4] và [2,2,2] nghĩa là mảng1 có 2 chiều và mỗi chiều có 4 phần tử. Tương tự, mảng2 có 3 chiều và mỗi chiều có 2 hàng và 2 cột
ví dụ 2. [Tạo mảng bằng ndmin sử dụng vectơ có giá trị 2,4,6,8,10 và xác minh giá trị của thứ nguyên cuối cùng]
trăn3
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]9
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]0
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]25
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]26
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]27
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]3
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]29
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]8
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6______390
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]92
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]38
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]39
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]3
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]90
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]42
Tôi sẽ giải thích chức năng của hàm này, cách thức hoạt động của cú pháp và tôi sẽ chỉ cho bạn một vài ví dụ rõ ràng
Nếu bạn cần một cái gì đó cụ thể, chỉ cần nhấp vào một trong các liên kết sau
Mục lục
- Giới thiệu
- cú pháp
- ví dụ
- Các câu hỏi thường gặp
Giới thiệu nhanh về Hình dạng Numpy
Chức năng Numpy Shape khá đơn giản
Nó lấy hình dạng của một mảng Numpy
Hãy để tôi nhanh chóng giải thích
Đánh giá nhanh về hình dạng mảng Numpy
Như bạn có thể biết, Numpy là một bộ công cụ trong Python để làm việc với mảng Numpy
Mảng Numpy là cấu trúc dữ liệu lưu trữ các số ở định dạng hàng và cột
Vì vậy, về mặt cấu trúc, chúng giống như một bảng tính Excel với các con số trong đó. Hay như một ma trận trong đại số tuyến tính
Mảng Numpy có một "hình dạng"
Mảng có nhiều thuộc tính, như kích thước của mảng và số thứ nguyên
Nhưng một trong những thuộc tính quan trọng nhất là hình dạng của mảng
Hình mảng là gì?
Hình dạng là số đơn vị dọc theo mỗi chiều của mảng
Vì vậy, giả sử rằng chúng ta có một mảng 2D với 2 hàng và 3 cột
Hình dạng của mảng sau đó, là
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]62
Đó là số hàng và số cột
np. shape trả về hình dạng của một mảng
Vì vậy, bây giờ chúng ta hãy quay lại chức năng hình dạng Numpy
các np. hàm hình dạng chỉ đơn giản là trả về hình dạng của một mảng
Đại loại là vậy
Đó là một chức năng khá đơn giản
Như đã nói, chúng ta hãy xem cú pháp của hình dạng Numpy, để chúng ta có thể thấy chính xác cách thức hoạt động của nó
Cú pháp của hình dạng Numpy
Vâng. Sau đây, chúng ta sẽ xem xét cú pháp của hàm Numpy shape
Một lưu ý nhanh
Một lời nhắc nhanh trước khi chúng ta bắt đầu
Mọi thứ trong phần cú pháp này và trong phần ví dụ đều giả định rằng bạn đã nhập Numpy với bí danh
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]63
Bạn có thể làm điều đó với đoạn mã sau
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
Nhớ. điều này cho phép chúng tôi gọi các hàm Numpy với tiền tố
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]63
Điều này rõ ràng là thay đổi cú pháp một chút, vì vậy nó có liên quan đến cuộc thảo luận về cú pháp của chúng ta
np. cú pháp hình dạng
Cú pháp của Numpy shape cực kỳ đơn giản
Bạn gọi hàm với tên
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]65
Sau đó, bên trong dấu ngoặc đơn, bạn cung cấp tên của mảng Numpy mà bạn muốn thao tác trên đó
Các tham số và đầu vào của hình dạng Numpy
Như được hiển thị ở trên, chỉ có một đầu vào cho np. chức năng hình dạng. mảng bạn muốn thao tác trên đó
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]66 [bắt buộc]
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]66 là đầu vào của hàm
Đầu vào này là bắt buộc
Phải nói rằng, như thường thấy với các hàm Numpy, hàm này sẽ không chỉ chấp nhận các mảng Numpy mà còn cả các đối tượng giống như mảng, chẳng hạn như danh sách Python và bộ dữ liệu
Đầu ra của np. hình dạng
Đầu ra của np. shape[] là một bộ số nguyên
Các số nguyên này đại diện cho hình dạng của mảng đầu vào
Cụ thể hơn, các số nguyên cung cấp số phần tử dọc theo mỗi trục của mảng
Vì vậy, ví dụ: nếu hàm trả về bộ dữ liệu
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]62, điều đó cho biết mảng có 2 đơn vị dọc theo trục 0 và 3 đơn vị dọc theo trục 1
Ví dụ về cách sử dụng hình dạng Numpy
Bây giờ chúng ta đã xem xét cú pháp, hãy xem xét một số ví dụ
ví dụ
- Lấy hình dạng của mảng 1D
- Lấy hình dạng của một mảng 2D
Chạy mã này trước
Trước khi bạn chạy các ví dụ, hãy đảm bảo rằng bạn đã nhập Numpy
Bạn có thể làm điều đó với đoạn mã sau
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
VÍ DỤ 1. Lấy hình dạng của mảng 1D
Đầu tiên, chúng ta sẽ có được hình dạng của một mảng 1D
Tạo mảng 1D
Bước đầu tiên của ví dụ này là tạo mảng 1 chiều của chúng ta
Để làm điều này, chúng tôi sẽ sử dụng randint ngẫu nhiên Numpy để tạo một mảng với các số nguyên ngẫu nhiên
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]5
Và hãy in ra mảng
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]6
NGOÀI
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]7
Như bạn có thể thấy, mảng này có 5 giá trị và 1 chiều
Lấy hình dạng
Bây giờ, chúng ta sẽ sử dụng hình dạng Numpy để lấy hình dạng của mảng
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]8
NGOÀI
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]9Giải trình
Như bạn có thể thấy, đầu ra là một bộ chỉ có một giá trị. 5
Chỉ có một giá trị, vì đó là mảng 1 chiều [có một giá trị cho mỗi chiều]
Và giá trị số nguyên là 5, vì có năm số bên trong mảng
VÍ DỤ 2. Lấy hình dạng của một mảng 2D
Tiếp theo, chúng ta sẽ có được hình dạng của một mảng 2 chiều
Tạo mảng 2D
Bước đầu tiên của ví dụ này là tạo một mảng 2 chiều
Để làm điều này, chúng tôi sẽ sử dụng lại randint ngẫu nhiên Numpy. Nhưng lần này, chúng tôi sẽ chỉ định hình dạng 2 chiều [để rõ ràng, chúng tôi chỉ định "hình dạng" trong trường hợp này bằng cách sử dụng tham số
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]69]
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]1
Và bây giờ, hãy in ra mảng
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]2
NGOÀI
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]3
Mảng này có tổng 6 giá trị và 2 chiều… 2 hàng và 3 cột
Lấy hình dạng
Bây giờ, chúng tôi sẽ sử dụng np. shape để lấy hình dạng của mảng
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]60
NGOÀI
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]61Giải trình
Trong trường hợp này, đầu ra của np. hình dạng là một tuple có hai số.
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]62
Đó là số đầu tiên biểu thị số hàng [trục-0] và số thứ hai biểu thị số cột [trục-1]
Có 2 hàng và 3 cột, vì vậy đầu ra của hình Numpy là
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]62Để lại câu hỏi khác của bạn trong các ý kiến dưới đây
Bạn có bất kỳ câu hỏi nào khác về chức năng hình dạng Numpy không?
Nếu vậy, hãy để lại câu hỏi của bạn trong phần bình luận bên dưới
Để biết thêm hướng dẫn, hãy đăng ký danh sách email của chúng tôi
Hướng dẫn này sẽ giúp bạn hiểu cách truy xuất hình dạng của một mảng Numpy với
[[[[[[ 2 4 6 8 10]]]]]] shape of an array : [1, 1, 1, 1, 1, 5]65
Nhưng nếu bạn thực sự muốn học cách sắp xếp dữ liệu và khoa học dữ liệu trong Python, thì còn rất nhiều điều cần học
Nếu bạn đã sẵn sàng học đầy đủ các kỹ năng về khoa học dữ liệu Python, thì hãy đăng ký danh sách email miễn phí của chúng tôi
Khi bạn đăng ký, bạn sẽ nhận được hướng dẫn miễn phí về
- NumPy
- gấu trúc
- cơ sở Python
- học scikit
- học máy
- Học kĩ càng
- … và nhiều hơn nữa
Các thành viên trong danh sách email của chúng tôi nhận được các hướng dẫn miễn phí của chúng tôi được gửi đến hộp thư đến của họ, MIỄN PHÍ, vài lần mỗi tháng