💡 Как определить размер матрицы в Python: простое руководство для начинающих

Как определить размер матрицы в Python

Для определения размера матрицы в Python можно использовать функцию shape из библиотеки NumPy. Вот пример:

import numpy as np

# Создание матрицы
matrix = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# Определение размера матрицы
size = matrix.shape

print("Размер матрицы:", size)

В этом примере мы импортируем библиотеку NumPy, создаем матрицу и затем используем функцию shape, чтобы определить ее размер. Результат будет выведен на экран.

Вывод:

Размер матрицы: (3, 3)

Как определить размер матрицы в Python

Для определения размера матрицы в Python можно использовать функции из библиотеки NumPy. NumPy - это библиотека для научных вычислений в Python, которая также предоставляет удобные инструменты для работы с массивами и матрицами.

Использование функции shape()

Функция shape() позволяет определить размерность массива или матрицы в NumPy. Применяя эту функцию к матрице, вы получите кортеж, в котором указаны размеры матрицы по каждому измерению.

import numpy as np

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

size = matrix.shape
print(size)  # (2, 3)

В приведенном примере мы создали матрицу с помощью функции array() из библиотеки NumPy. Затем мы применили функцию shape() к матрице и получили кортеж (2, 3), что означает, что в матрице есть 2 строки и 3 столбца.

Использование атрибутов shape и ndim

В NumPy для массивов и матриц также доступны атрибуты shape и ndim. Атрибут shape возвращает кортеж с размерами массива (такой же результат, который мы получили с использованием функции shape()). Атрибут ndim возвращает количество измерений массива или матрицы.

import numpy as np

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

size = matrix.shape
dimension = matrix.ndim

print(size)  # (2, 3)
print(dimension)  # 2

В этом примере мы также используем функцию array() для создания матрицы. Затем мы получаем размеры и количество измерений матрицы с помощью атрибутов shape и ndim соответственно.

Использование функции len()

Для обычных списков или массивов можно использовать функцию len(), чтобы определить размер. Однако для матриц, созданных с помощью NumPy, лучше использовать функцию shape() или атрибуты shape и ndim, так как они предоставляют более точную информацию о структуре матрицы.

import numpy as np

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

size = len(matrix)
print(size)  # Ошибка!

В этом примере мы пытаемся использовать функцию len() для определения размера матрицы. Однако функция len() возвращает только количество строк матрицы, поэтому не дает полной информации. Поэтому в данной ситуации использование функций из библиотеки NumPy будет более надежным способом.

Вывод

С помощью библиотеки NumPy в Python можно легко определить размер матрицы. Используйте функцию shape(), атрибуты shape и ndim или функцию len(), в зависимости от типа данных, с которыми вы работаете. Помните, что функции и атрибуты из NumPy предоставляют более точную информацию о размерности и структуре ваших матриц, чем стандартные функции Python.