Comprendere le forme
Lezione 5 di 18 del corso Fondamenti di NumPy di Coddy.
Shape è un attributo che mostra le dimensioni dell’array
ary = np.array([1, 2, 3])
print(ary.shape)Output:
(3,)Shape ha 1 elemento con il valore 3, il che significa che è un array monodimensionale con 3 elementi.
E per 2 dimensioni?
ary = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])
print(ary.shape)Output:
(2, 3)La shape è composta da 2 elementi; il primo elemento è 2, a indicare due array monodimensionali, ciascuno contenente 3 valori.
È importante ricordare che non puoi avere due array N-dimensionali nella stessa struttura se contengono un numero diverso di elementi.
Per esempio, questo non è possibile:ary = np.array([[1, 2, 3], [1]])Il primo elemento ha 3 valori ([1, 2, 3]) e il secondo ha un valore ([1]).
E per 3 dimensioni?
ary = np.array([[[1, 2, 3], [1, 2, 3]], [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]])
print(ary.shape)Output:
(2, 2, 3)3 elementi nella shape, il che significa che è un array 3D.
due array 2D, due array 1D e ogni array 1D ha 3 valori.
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Sfida
FacileCrea un array chiamato ary con la seguente forma:
(1, 2, 2, 2)Provalo tu
import numpy as np
ary = np.array(
# Complete
)
print(ary.shape) # Don't touchTutte le lezioni di Fondamenti di NumPy
2Creazione di array N-dimensionali
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