Dimensioni di array numpy

“I multidimensionali o gli Array ND sono i contenitori di dimensioni fisse di multi-dimensioni che hanno gli articoli immagazzinati in essi della stessa dimensione e tipo. Il numero di dimensioni in un array descrive il grado per quel array. Possiamo definire queste dimensioni nel numero per un array e le dimensioni rappresentano il numero degli indici che devono essere specificati per il particolare singolo elemento o elemento nell'array.

Se vogliamo conoscere il numero delle dimensioni per l'array, allora possiamo usare la funzione dal "numpy", che restituirà il numero di dimensioni, la lunghezza di ogni dimensione dell'array e le dimensioni dell'array Usando il metodo di estensione come "Numpy. nd-array () ". Per l'introduzione a "Numpy", è una libreria che fornisce la funzione integrata per le operazioni relative all'array in linguaggio Python."

Procedura

Questo articolo fornirà un'introduzione basata sui principi di lavoro e di dichiarazione per le dimensioni dell'array numpy. Conosceremo le funzioni (integrate una) dal pacchetto numpy per ottenere la dimensione dell'array e la lunghezza della dimensione.

Sintassi

Se vogliamo conoscere la dimensione dell'array, come in, vogliamo conoscere le dimensioni, il numero e la forma, allora la libreria Python Numpy offre molte funzioni relative a ogni attributo specifico dell'array. Nell'articolo, discuteremo di loro e sono i seguenti:

• • vettore. ndim
  • vettore. forma
  • vettore. misurare

Valore di ritorno

Tutte le funzioni sopra menzionate forniranno le dimensioni, la forma delle dimensioni specificate e la dimensione dell'array o della lunghezza della dimensione, rispettivamente, nell'output.

Esempio # 01

Useremo una delle funzioni sopra menzionate e implementeremo tale funzione per verificarne i risultati. Quindi, la prima funzione che implementeremo è il "array. ndim () ". Eseguiremo il programma per questa funzione in "Spyder", che è nota come piattaforma software per Python. Il primo passo per l'implementazione di questa funzione sarebbe quello di creare un progetto nella shell e quindi salvarlo nelle directory dei file richieste.

Per scrivere qualsiasi programma nella shell Python, dobbiamo installare alcune librerie che aiutano a recuperare le informazioni delle funzioni che chiamiamo nel programma e rendere possibile l'esecuzione del programma. Alcune di queste librerie vengono installate con il software e altre dobbiamo scaricare e installare nel software con l'aiuto di comandi specifici tramite la finestra terminale. Quindi, abbiamo installato una di queste librerie per utilizzare le funzioni offerte da esso nel progetto. Questa biblioteca si chiama "Numpy".

Importeremo il modulo del nome "Numpy" dalle sue librerie installate. Tornando all'esempio, useremo il modulo numpy e creeremo un oggetto array e lo assegneremo alla variabile "array". Per questo esempio, creeremo un oggetto di array 2D che ha i suoi elementi indicizzati nelle due dimensioni. La classe relativa all'array rappresenta gli Array ND. Gli elementi dell'array numpy possono essere inizializzati con l'elenco Python e possiamo accedervi tramite le staffe Square []. Quindi, usando queste parentesi "[]" e "NP. array () ”, specificheremo gli elementi e la dimensione dell'array.

L'array bidimensionale sembrerà "NP. array ([[9, 8, 7], [8, 5, 3]]) ". Su questo array bidimensionale, applicheremo l'array. funzione ndim "e restituirà la dimensione per questo array. Per visualizzare il risultato per questa funzione sullo schermo, basta passare questa funzione al parametro della funzione print () o chiamare la stessa funzione nel parametro della funzione print (). Abbiamo chiamato questa funzione usando il nome dell'array nel parametro della funzione print () per risparmiare tempo. Per implementare il programma, copiare il codice scritto in lingua Python dalla figura seguente e incollarlo nel compilatore.

Importa Numpy come NP
# Crea un oggetto array
array = np.Array ([[9, 8, 7], [8, 5, 3]])
# Stampa le dimensioni dell'array
Stampa ("Numero delle dimensioni:", Array.ndim)

Una volta incollato il programma per l'esempio sopra e eseguiremo il programma sul compilatore Python, il programma mostrerà l'output, che avrà il numero di dimensioni che dovrebbero essere uguali a 2 poiché abbiamo definito l'array bidimensionale Nel nostro esempio.

Esempio # 02

Dopo aver conosciuto il metodo per ottenere le dimensioni per l'array ora, risolviamo un altro esempio e scriviamo un programma per trovare la forma dell'array una volta che abbiamo dichiarato un array. La forma dell'array contribuisce a quell'attributo nell'array numpy che viene utilizzato per ottenere la stima per la lunghezza delle dimensioni dell'array. Per conoscere la forma dell'array, inizia importando il modulo array "numpy" e quindi usando questo modulo per provare a creare un altro array 2D con il metodo definito nell'esempio precedente.

L'array bidimensionale avrà gli elementi specificati da "NP. Metodo array () "come" [[9, 8, 7], [8, 5, 3]] ". Useremo questo array e chiameremo la funzione “Array. forma ”e passalo ai parametri della funzione print () per visualizzare i risultati che otterremo da questa funzione di forma. Stamperemo di nuovo questo array con l'array. dimensione "per conoscere le dimensioni degli elementi nell'array. L'output per questo codice è menzionato di seguito:

Importa Numpy come NP
# Crea un oggetto array
array = np.Array ([[9, 8, 7], [8, 5, 3]])
# Stampa la forma di un array
Stampa ("Forma dell'array:", Array.forma)
# Numero di dimensioni di stampa di elementi in totale
Stampa ("Dimensione dell'array:", Array.misurare)

La funzione ha restituito la forma e le dimensioni dell'array bidimensionale che avevamo specificato nel metodo di forma e dimensione.

Conclusione

Questa guida ha tutte le informazioni e i metodi spiegati per ottenere le dimensioni per un array. Abbiamo menzionato tre funzioni con il nome ". forma, .ndim e il .dimensione "per ottenere la forma, il numero di dimensioni e le dimensioni dell'array, rispettivamente. Abbiamo fatto due esempi che spiegano come possiamo chiamare questi metodi nel programma.