что такое shape в python

Изменение формы массивов, добавление и удаление осей

На предыдущем занятии мы немного познакомились со способами изменения формы массивов пакета NumPy, то есть изменением их размерностей. На этом занятии поближе рассмотрим эту тему и познакомимся с наиболее употребительными функциями и свойствами, влияющих на представление массивов.

Изменение размерности массивов

Предположим, у нас имеется массив, состоящий из десяти чисел:

Мы уже знаем, что для изменения формы этого массива, достаточно указать свойству shape кортеж с новыми размерами, например, так:

В результате изменится представление массива, на которое ссылается переменная a. Если же требуется создать новое представление массива, сохранив прежнее, то следует воспользоваться методом reshape():

И, как мы с вами говорили на предыдущем занятии, ссылки b и a будут использовать одни и те же данные, то есть, изменение массива через b:

приведет к изменению соответствующего элемента массива a:

array([[-1, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9]])

Об этом всегда следует помнить. Также следует помнить, что у свойства shape и метода reshape() размерность должна охватывать все элементы массива. Например, вот такая команда:

приведет к ошибке, т.к. размерность 3×3 = 9 элементов, а в массиве 10 элементов. Здесь всегда должно выполняться равенство:

n1 x n2 x … x nN = число элементов массива

Но допускается делать так:

То же самое можно делать и в методе reshape():

Обратите внимание, в последних двух случаях мы получаем представления двумерных массивов, преобразуя одномерный. Это важный момент, так как на выходе метода reshape() получается матрица с двумя осями (строки и столбцы), тогда как изначально массив b имел только одну ось. Не случайно последнее представление отображается с двумя квадратными скобками:

array([[-1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])

Первая скобка – это первая ось (строка), а вторая скобка (вторая ось) описывает столбцы. Одномерный же массив b отображается с одной квадратной скобкой:

array([-1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

Используя отрицательный индекс, можно делать и такие преобразования:

Первое представление (2×5) отображается следующим образом:

array([[-1, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9]])

Здесь снова мы видим две квадратные скобки (значит, массив двумерный). Первая описывает ось axis0, отвечающую за строки, а вложенные скобки описывают вторую ось axis1, отвечающую за столбцы.

Если нам требуется многомерный массив преобразовать в обычный одномерный, то можно воспользоваться методом ravel(), который возвращает новое представление, не меняя текущего:

Если же нам нужно текущий массив преобразовать в одномерный, то это можно сделать так:

Помимо свойства shape можно использовать метод resize, который выполняет подобную операцию с текущим массивом. Например:

Но, как мы уже говорили, вот такая строчка приведет к ошибке:

Однако, мы все-таки можем выполнить такую операцию, указав дополнительно флаг refcheck=False:

Транспонирование матриц и векторов

Очень часто в математических операциях требуется выполнять транспонирование матриц и векторов, то есть, заменять строки на столбцы. Например, если имеется матрица (двумерный массив):

то операция транспонирования может быть реализована так:

Обратите внимание, мы здесь создаем лишь новое представление тех же самых данных массива a. И изменение элементов в массиве b:

приведет к соответствующему изменению значения элемента и массива a. Это следует помнить, используя операцию транспонирования.

Транспонирование векторов работает несколько иначе. Предположим, имеется одномерный массив:

и мы выполняем операцию транспонирования:

В результате ничего не изменилось: вектор как был строкой, так строкой и остался. Почему? Дело в том, что массив x имеет только одну размерность, поэтому здесь нет понятия строк и столбцов. Соответственно, операция транспонирования ни к чему не приводит. Чтобы получить ожидаемый эффект, нужно добавить к массиву еще одну ось, например, так:

И теперь, при транспонировании получим вектор-столбец:

Добавление и удаление осей

Давайте предположим, что у нас имеется некий многомерный массив:

И нам потребовалось добавить еще одно измерение (ось), причем, в самое начало, то есть, ось axis0. Сейчас на этой оси 8 элементов – матриц 2×2, но мы хотим сделать четырехмерный массив, сохранив остальные три оси и их данные без изменений. Как раз это достаточно просто сделать с помощью функции expand_dims, следующим образом:

Обращаясь к свойству shape:

Видим, что массив стал четырехмерным и первая добавленная ось axis0 содержит один элемент – трехмерный массив 8x2x2. При необходимости, мы всегда можем добавить новый элемент на эту ось:

или удалить ненужные элементы:

Здесь второй параметр 0 – индекс удаляемого элемента на оси axis0.

Если нам нужно добавить последнюю ось в массиве, то для этого можно записать такую команду:

Следующая функция squeeze позволяет удалить все оси с одним элементом. Например, строчка:

превращает массив размерностью (1, 8, 2, 2) в массив размерностью (8, 2, 2). При необходимости, дополнительно мы можем самостоятельно указать оси, которые следует удалять, например, так:

Но, если указать ось с числом элементов больше 1, то возникнет ошибка:

Объект newaxis

В NumPy добавлять новые оси иногда удобнее с помощью специального объекта np.newaxis. Например, пусть у нас есть одномерный массив:

У него одна ось – одно измерение. Добавим еще одну ось, допустим, в начало. С помощью объекта np.newaxis это можно сделать так:

Или, можно прописать сразу две оси:

Как видите, это достаточно удобная операция.

Видео по теме

#2. Основные типы данных. Создание массивов функцией array() | NumPy уроки

#3. Функции автозаполнения, создания матриц и числовых диапазонов | NumPy уроки

#4. Свойства и представления массивов, создание их копий | NumPy уроки

#5. Изменение формы массивов, добавление и удаление осей | NumPy уроки

#6. Объединение и разделение массивов | NumPy уроки

#7. Индексация, срезы, итерирование массивов | NumPy уроки

#8. Базовые математические операции над массивами | NumPy уроки

#9. Булевы операции и функции, значения inf и nan | NumPy уроки

#10. Базовые математические функции | NumPy уроки

#11. Произведение матриц и векторов, элементы линейной алгебры | NumPy уроки

#12. Множества (unique) и операции над ними | NumPy уроки

#13. Транслирование массивов | NumPy уроки

© 2021 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта

Источник

np.shape ()

Это руководство объясняет функцию FOMPY () NUMPY. numpy.shape (a) Вернуть форму массива или Array_like Object A. ArgumentData Typedescriptionaarray_Likenumpy Array или Python List, для которого должна быть возвращена форма. Если это Numpy Array, он возвращает атрибут A.Shape. Если это список Python, он возвращает кортеж целочисленных значений, определяющих … np.shape () Подробнее »

Это руководство объясняет Numpy’s Форма () функция.

Вернуть форму массива или Array_Like объект А Отказ

Возвращаемое значение : Форма – кортеж целых чисел, которые устанавливаются на длину соответствующих измерений массива.

Примеры

Простой пример применительно применительно к массиву NUMPY:

Вы импортируете Numpy Library и создаете двумерный массив из списка списков. Если вы передаете множество массива в функцию формы, она возвращает кортеж с двумя значениями). Каждое измерение хранит количество элементов в этом измерении). Как это квадратичная матрица 2 × 2, результат (2,2).

Следующая форма является еще одним примером многомерного массива:

Форма сейчас (2, 4) с двумя рядами и четырьмя колоннами.

np.shape () vs array.shape

Обратите внимание, что результат np.shape (b) и B.shape одинаково, если B это небольшой массив. Если B Разве немаловая массива не в списке, вы не можете использовать B.shape В качестве списков нет атрибута формы. Давайте посмотрим на этот пример:

np.shape () Функция возвращает одинаковую форму кортежа – даже если вы передаете вложенный список в функцию вместо Numpy Array.

Итак, разница между np.shape () и Array.shape Это то, что первое можно использовать для всех видов Array_Like Объекты, в то время как последний можно использовать только для применения ToMpy с Форма атрибут.

Рекомендация Numpy Форма

Атрибут формы всегда возвращает кортеж, который сообщает нам длину каждого измерения. Одномерный массив представляет собой вектор строки, и его форма – это одно значение, которое следует запястья. Одномерные массивы не имеют строк и столбцов, поэтому атрибут формы возвращает отдельный кортеж.

Давайте посмотрим на пример:

Кодовый фрагмент также использует Numpy arange Функция для создания начального массива последующих значений от 0 до 9. Пожалуйста, найдите подробное обсуждение Numpy arange Функция в этом блоге Finxter Blog: https://blog.finxter.com/numpy-arange/ Отказ

Атрибут формы двумерного массива (также называемого матрицей) дает нам кортеж. Форма возвращает количество элементов вдоль каждого измерения, которое является количеством рядов и столбцов в двухмерном массиве.

В следующем примере для формы трехмерных массивов.

Требуется некоторая практика, чтобы понять кортеж формы для многомерных массивов. Размеры, представленные кортежом, читаются из наружу. Если вы соблюдаете скобки, самый простой кронштейн является частью основного синтаксиса для всего массива. В форме кортежа 2 представляет собой второй набор скобок. Если вы считаете их, вы увидите, что в этом измерении есть 2 элемента.

1-й элемент [0, 11, 15, 16], [3, 7, 10, 34], [44, 99, 5, 67]]]

2-й элемент [[52, 8, 11, 13], [0, 4, 5, 6], [4, 4, 4, 4]]

Каждый элемент содержит еще 3 элемента во втором измерении. Если вы думаете о вложенных списках, вы можете нарисовать аналогию. Эти элементы:

1-й элемент [0, 11, 15, 16]

2-й элемент [3, 7, 10, 34]

3-й элемент [ 44, 99, 5, 67]

Наконец, номер 4 представляет количество элементов в третьем измерении. Это самые внутренние элементы. Например 0, 11, 15 и 16.

Вы хотите стать Numpy Master? Проверьте нашу интерактивную книгу головоломки Coffe Break Numpy И повысить свои навыки науки о данных! (Ссылка Amazon открывается на новой вкладке.)

использованная литература

Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.

Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python One-listers (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.

Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.

Источник

NumPy, пособие для новичков. Часть 1

NumPy — это расширение языка Python, добавляющее поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых математических функций для операций с этими массивами.

Первая часть учебника рассказывает об основах работы с NumPy: создании массивов, их атрибутах, базовых операциях, поэлементном применении функций, индексах, срезах, итерировании. Рассматриваются различные манипуляции с преобразованием формы массива, объединение массивов из нескольких и наоборот — разбиение одного на несколько более мелких. В конце мы обсудим поверхностное и глубокое копирование.

Основы

Если вы еще не устанавливали NumPy, то взять его можно здесь. Используемая версия Python — 2.6.

Основным объектом NumPy является однородный многомерный массив. Это таблица элементов (обычно чисел), всех одного типа, индексированных последовательностями натуральных чисел.

Под «многомерностью» массива мы понимаем то, что у него может быть несколько измерений или осей. Поскольку слово «измерение» является неоднозначным, вместо него мы чаще будем использовать слова «ось» (axis) и «оси» (axes). Число осей называется рангом (rank).

Например, координаты точки в трехмерном пространстве [1, 2, 1] это массив ранга 1 у него есть только одна ось. Длина этой оси — 3. Другой пример, массив

представляет массив ранга 2 (то есть это двухмерный массив). Длина первого измерения (оси) — 2, длина второй оси — 3. Для получения дополнительной информации смотрите глоссарий Numpy.

ndarray.ndim — число осей (измерений) массива. Как уже было сказано, в мире Python число измерений часто называют рангом.

ndarray.itemsize — размер каждого элемента массива в байтах. Например, для массива из элементов типа float64 значение itemsize равно 8 (=64/8), а для complex32 этот атрибут равен 4 (=32/8).

ndarray.data — буфер, содержащий фактические элементы массива. Обычно нам не будет нужно использовать этот атрибут, потому как мы будем обращаться к элементам массива с помощью индексов.

Пример

Создание массивов

Функция array() трансформирует вложенные последовательности в многомерные массивы. Тип массива зависит от типа элементов исходной последовательности.

Раз у нас есть массив, мы можем взглянуть на его атрибуты:

Тип массива может быть явно указан в момент создания:

Часто встречающаяся ошибка состоит в вызове функции array() с множеством числовых аргументов вместо предполагаемого единственного аргумента в виде списка чисел:

Функция zeros() создает массив нулей, а функция ones() — массив единиц:

Функция empty() создает массив без его заполнения. Исходное содержимое случайно и зависит от состояния памяти на момент создания массива (то есть от того мусора, что в ней хранится):

Печать массивов

Если массив слишком большой, чтобы его печатать, NumPy автоматически скрывает центральную часть массива и выводит только его уголки:

Если вам действительно нужно увидеть все, что происходит в большом массиве, выведя его полностью, используйте функцию установки печати set_printoptions() :

Copy Source | Copy HTML
>>> set_printoptions(threshold=nan)

Базовые операции

Некоторые операции делаются «на месте», без создания нового массива.

При работе с массивами разных типов, тип результирующего массива соответствует более общему или более точному типу.

По умолчанию, эти операции применяются к массиву, как если бы он был списком чисел, независимо от его формы. Однако, указав параметр axis можно применить операцию по указанной оси массива:

Универсальные функции

Индексы, срезы, итерации

У многомерных массивов на каждую ось приходится один индекс. Индексы передаются в виде последовательности чисел, разделенных запятыми:

Когда индексов меньше, чем осей, отсутствующие индексы предполагаются дополненными с помощью срезов:

Итерирование многомерных массивов начинается с первой оси:

Copy Source | Copy HTML
>>> for row in b:
. print row
.
[ 0 1 2 3 ]
[ 10 11 12 13 ]
[ 20 21 22 23 ]
[ 30 31 32 33 ]
[ 40 41 42 43 ]

Однако, если нужно перебрать поэлементно весь массив, как если бы он был одномерным, для этого можно использовать атрибут flat :

Copy Source | Copy HTML
>>> for element in b.flat:
. print element,
.
0 1 2 3 10 11 12 13 20 21 22 23 30 31 32 33 40 41 42 43

Манипуляции с формой

Форма массива может быть изменена с помощью различных команд:

Функция reshape() возвращает ее аргумент с измененной формой, в то время как метод resize() изменяет сам массив:

Объединение массивов

Функция column_stack() объединяет одномерные массивы в качестве столбцов двумерного массива:

Разделение одного массива на несколько более мелких

Функция vsplit() разбивает массив вдоль вертикальной оси, а array_split() позволяет указать оси, вдоль которых произойдет разбиение.

Копии и представления

При работе с массивами, их данные иногда необходимо копировать в другой массив, а иногда нет. Это часто является источником путаницы среди новичков. Возможно всего три случая:

Вообще никаких копий

Python передает изменяемые объекты как ссылки, поэтому вызовы функций также не создают копий:

Представление или поверхностная копия

Разные объекты массивов могут использовать одни и те же данные. Метод view() создает новый объект массива, являющийся представлением тех же данных.

Срез массива это представление:

Источник

NumPy в Python. Часть 1

Предисловие переводчика

Доброго времени суток, Хабр. Запускаю цикл статей, которые являются переводом небольшого мана по numpy, ссылочка. Приятного чтения.

Введение

Установка

Если у вас есть Python(x, y) (Примечание переводчика: Python(x, y), это дистрибутив свободного научного и инженерного программного обеспечения для численных расчётов, анализа и визуализации данных на основе языка программирования Python и большого числа модулей (библиотек)) на платформе Windows, то вы готовы начинать. Если же нет, то после установки python, вам нужно установить пакеты самостоятельно, сначала NumPy потом SciPy. Установка доступна здесь. Следуйте установке на странице, там всё предельно понятно.

Немного дополнительной информации

Сообщество NumPy и SciPy поддерживает онлайн руководство, включающие гайды и туториалы, тут: docs.scipy.org/doc.

Импорт модуля numpy

Есть несколько путей импорта. Стандартный метод это — использовать простое выражение:

Тем не менее, для большого количества вызовов функций numpy, становится утомительно писать numpy.X снова и снова. Вместо этого намного легче сделать это так:

Это выражение позволяет нам получать доступ к numpy объектам используя np.X вместо numpy.X. Также можно импортировать numpy прямо в используемое пространство имен, чтобы вообще не использовать функции через точку, а вызывать их напрямую:

Однако, этот вариант не приветствуется в программировании на python, так как убирает некоторые полезные структуры, которые модуль предоставляет. До конца этого туториала мы будем использовать второй вариант импорта (import numpy as np).

Массивы

Главной особенностью numpy является объект array. Массивы схожи со списками в python, исключая тот факт, что элементы массива должны иметь одинаковый тип данных, как float и int. С массивами можно проводить числовые операции с большим объемом информации в разы быстрее и, главное, намного эффективнее чем со списками.

Создание массива из списка:

Здесь функция array принимает два аргумента: список для конвертации в массив и тип для каждого элемента. Ко всем элементам можно получить доступ и манипулировать ими так же, как вы бы это делали с обычными списками:

Массивы могут быть и многомерными. В отличии от списков можно использовать запятые в скобках. Вот пример двумерного массива (матрица):

Array slicing работает с многомерными массивами аналогично, как и с одномерными, применяя каждый срез, как фильтр для установленного измерения. Используйте «:» в измерении для указывания использования всех элементов этого измерения:

Метод shape возвращает количество строк и столбцов в матрице:

Метод dtype возвращает тип переменных, хранящихся в массиве:

Тут float64, это числовой тип данных в numpy, который используется для хранения вещественных чисел двойной точности. Так же как float в Python.

Метод len возвращает длину первого измерения (оси):

Метод in используется для проверки на наличие элемента в массиве:

Массивы можно переформировать при помощи метода, который задает новый многомерный массив. Следуя следующему примеру, мы переформатируем одномерный массив из десяти элементов во двумерный массив, состоящий из пяти строк и двух столбцов:

Обратите внимание, метод reshape создает новый массив, а не модифицирует оригинальный.

Имейте ввиду, связывание имен в python работает и с массивами. Метод copy используется для создания копии существующего массива в памяти:

Списки можно тоже создавать с массивов:

Можно также переконвертировать массив в бинарную строку (то есть, не human-readable форму). Используйте метод tostring для этого. Метод fromstring работает в для обратного преобразования. Эти операции иногда полезны для сохранения большого количества данных в файлах, которые могут быть считаны в будущем.

Заполнение массива одинаковым значением.

Транспонирование массивов также возможно, при этом создается новый массив:

Многомерный массив можно переконвертировать в одномерный при помощи метода flatten:

Два или больше массивов можно сконкатенировать при помощи метода concatenate:

Если массив не одномерный, можно задать ось, по которой будет происходить соединение. По умолчанию (не задавая значения оси), соединение будет происходить по первому измерению:

В заключении, размерность массива может быть увеличена при использовании константы newaxis в квадратных скобках:

Заметьте, тут каждый массив двумерный; созданный при помощи newaxis имеет размерность один. Метод newaxis подходит для удобного создания надлежаще-мерных массивов в векторной и матричной математике.

На этом у нас конец первой части перевода. Спасибо за внимание.

Источник

Python NumPy shape – Python NumPy Tutorial

Python NumPy array shape Function

The NumPy shape function helps to find the number of rows and columns of python NumPy array. The numpy.shape() function gives output in form of tuple (rows_no, columns_no).

Syntax: np.shape( array )

The shape of a Numpy 1D array

When you will find the shape of NumPy one dimensional array then np.shape() give a tuple which contains a single number. That number shows the column number respected to the array.

The shape of a Numpy 2D array

The np.shape() gives a return of two-dimensional array in a pair of rows and columns tuple (rows, columns).

The shape of a Numpy 3D array

The np.shape() gives a return of three-dimensional array in a tuple (no. of 2D arrays, rows, columns).

Python NumPy array shape using shape attribute

Above you saw, how to use numpy.shape() function. Instead of it, you can use Numpy array shape attribute.

Python NumPy array shape vs size

Most of the people confused between both functions. NumPy array shape gives the shape of a NumPy array and Numpy array size function gives the size of a NumPy array.

Click here to learn more about Numpy array size.

Question: Find the shape of below array and print it.

Solution:

To learn more about python NumPy library click on the bellow button.

Источник