numpy——配列の形状

配列の形状この配列は何行何列shape関数がその配列の形状を表示して、出力は何行何列です

import numpy as np
t1=np.arange(12)
print(t1)
print(t1.shape)

t2=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(t2)
print(t2.shape)

t3=np.array([[[1,2],[3,4],[5,6]],[[7,8],[9,10],[11,12]]])
print(t3)
print(t3.shape)

出力:

[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
(12,)
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
(2, 3)
[[[ 1  2]
  [ 3  4]
  [ 5  6]]
 [[ 7  8]
  [ 9 10]
  [11 12]]]
(2, 3, 2)

shapeメソッドでは、1つの数字が1次元配列、2つの数字が2次元配列、3つの数字が3次元配列2を返す.reshape関数は配列の形状を変更します

t4=np.arange(12)
print(t4)
print(t4.reshape((3,4)))

[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

3つの配列のshapeから出てくる3つの数字の意味を説明します.

t5=np.arange(24).reshape((2,3,4))
print(t5)

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]

ここではshape(2,3,4)の2,3,4をそれぞれ2ブロック,3行,4列と理解しているが,reshapeには戻り値があり,この関数の動作は配列自体を変えることはなく,t 5がreshape(4,6)を走った後に46のt 5を出力できるが,このときt 5を出力するとt 5は(23*4)である.