Garfield
YZF Admin
shape değerini okuma
NumPy dizisinin boyut yapısını öğrenmek için dizinin
shape özelliğini okuyun: dizi.shape. Sonuç, her eksenin uzunluğunu gösteren bir demettir. Örneğin (3, 4) değeri, 3 satır ve 4 sütundan oluşan iki boyutlu bir diziyi ifade eder. shape yalnızca dizinin biçimini gösterir; elemanların değerlerini veya veri türünü göstermez.En küçük çalışan örnek
Aşağıdaki örnekte 2 boyutlu bir NumPy dizisinin
shape değeri okunur:
Python:
import numpy as np
dizi = np.array([
[10, 20, 30, 40],
[50, 60, 70, 80],
[90, 100, 110, 120]
])
print(dizi.shape)Çıktı şöyledir:
Kod:
(3, 4)Buradaki ilk sayı, dizinin ilk ekseninin uzunluğudur ve bu örnekte satır sayısını gösterir. İkinci sayı sütun sayısıdır. Dolayısıyla dizi 3 satır ve 4 sütundan oluşur; toplam eleman sayısı 12'dir.
shape sonucu nasıl yorumlanır?
shape içindeki sayıların anlamı, dizinin boyutuna göre değişir. NumPy'de eksenler sıfırdan başladığı için ilk eksen axis=0, ikinci eksen axis=1 olarak adlandırılır. Ancak iki boyutlu bir diziyi günlük kullanımda satır ve sütun şeklinde okumak genellikle daha anlaşılırdır.| Dizi biçimi | Anlamı | Örnek |
|---|---|---|
| (5,) | Tek boyutlu dizi; 5 eleman | np.array([1, 2, 3, 4, 5]) |
| (3, 4) | İki boyutlu dizi; 3 satır, 4 sütun | Tablo benzeri veri |
| (2, 3, 4) | Üç boyutlu dizi; 2 blok, her blokta 3 satır ve 4 sütun | 2 adet 3×4 yapı |
| () | Sıfır boyutlu dizi; tek bir değer | Skaler değer |
(100, 4) biçimi çoğunlukla 100 veri satırı ve her satırda 4 özellik olduğu anlamına gelir. Buna karşılık (100,) tek boyutlu bir dizidir; 100 eleman içerir ancak satır-sütun biçiminde iki eksenli değildir.shape içindeki değerleri ayrı okumak
shape bir demet döndürdüğü için eksen uzunluklarını indeksleyebilirsiniz:
Python:
import numpy as np
dizi = np.zeros((3, 4))
satir_sayisi = dizi.shape[0]
sutun_sayisi = dizi.shape[1]
print(satir_sayisi)
print(sutun_sayisi)Bu örnekte beklenen sonuç
3 ve 4 değerleridir.Dizinin kaç boyutlu olduğunu öğrenmek için
len(dizi.shape) veya NumPy'nin ndim özelliğini kullanabilirsiniz:
Python:
print(dizi.shape) # (3, 4)
print(len(dizi.shape)) # 2
print(dizi.ndim) # 2shape, size ve ndim farkı
Bu üç özellik birbirine benzer görünse de farklı bilgiler verir:
- shape: Her eksenin uzunluğunu verir.
(3, 4)gibi bir sonuç üretir. - size: Dizideki toplam eleman sayısını verir.
(3, 4)biçimindeki dizininsizedeğeri 12'dir. - ndim: Dizinin kaç boyutlu olduğunu verir.
(3, 4)biçimindeki dizi için sonuç 2'dir.
Python:
import numpy as np
dizi = np.zeros((2, 3, 4))
print(dizi.shape) # (2, 3, 4)
print(dizi.size) # 24
print(dizi.ndim) # 3Burada
shape dizinin üç eksenini 2, 3 ve 4 olarak gösterir. size toplam eleman sayısını, yani 2 × 3 × 4 = 24 sonucunu verir. shape beklenenden farklı çıkarsa önce dizinin nasıl oluşturulduğunu ve verinin hangi eksen sırasıyla yerleştirildiğini kontrol edin; yalnızca shape değerine bakmak, eksenlerin uygulamanızdaki anlamını tek başına kanıtlamaz.
Son düzenleme:
