🔍 Как найти размерность массива Python? Узнайте простыми способами!

Для определения размерности массива в Python можно использовать функцию shape из библиотеки NumPy. Вот пример:

import numpy as np

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

print(shape)

Вывод:

(2, 3)

В данном примере мы импортируем библиотеку NumPy, создаем массив arr с двумя строками и тремя столбцами, а затем используем функцию shape для получения размерности массива. Результат выводится в виде кортежа, где первый элемент - количество строк, а второй - количество столбцов.

Как найти размерность массива в Python?

Когда мы работаем с массивами в Python, иногда нам нужно знать их размерность - то есть количество измерений, или осей, в массиве. На самом деле, это достаточно просто узнать с помощью встроенной функции ndim.

Давайте посмотрим на пример:

import numpy as np

# Создаем простой двумерный массив
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Находим размерность массива
dimensionality = arr.ndim

print(f"Размерность массива: {dimensionality}")

Вывод:

Размерность массива: 2

В этом примере мы используем библиотеку NumPy, чтобы создать простой двумерный массив arr. Затем мы используем функцию ndim, чтобы найти его размерность. Значение 2 означает, что наш массив имеет две оси.

Как насчет массивов с более высокой размерностью? Мы можем легко создать массивы с большим количеством осей, и функция ndim все равно вернет правильное значение. Давайте рассмотрим пример:

import numpy as np

# Создаем трехмерный массив
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

# Находим размерность массива
dimensionality = arr.ndim

print(f"Размерность массива: {dimensionality}")

Вывод:

Размерность массива: 3

В этом примере мы создаем трехмерный массив arr, состоящий из двух двумерных подмассивов. Функция ndim снова возвращает правильное значение 3 для размерности массива.

Теперь вы знаете, как находить размерность массива в Python. Это полезная функция, которая поможет вам работать с многомерными данными и анализировать их. Не стесняйтесь использовать ndim всегда, когда вам понадобится эта информация!