Как задать размерность массива в Python: основные способы и примеры

Для задания размерности массива в Python, вы можете использовать функцию numpy.zeros() или метод array() из библиотеки NumPy.

import numpy as np

# Задание размерности массива с помощью numpy.zeros()
array1 = np.zeros((3, 4))  # создание массива из нулей размером 3x4

# Задание размерности массива с помощью метода array() из NumPy
array2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # создание массива из списка размером 2x3

print(array1)
print(array2)

В примере выше мы определили два массива с заданной размерностью. Первый массив array1 имеет размерность 3x4 и заполнен нулями. Второй массив array2 имеет размерность 2x3 и содержит заданные элементы.

Как задать размерность массива в Python?

Задание размерности или формы массива является важным аспектом работы с массивами в Python. Неверно заданная размерность может привести к ошибкам в выполнении программы, поэтому важно понимать, как правильно задать размерность массива.

1. Использование функции numpy.zeros()

Одним из способов задать размерность массива в Python является использование функции numpy.zeros() из библиотеки numpy. Функция создает массив указанной формы и заполняет его нулями.

import numpy as np

# Задание размерности массива (3 строки, 4 столбца)
array = np.zeros((3, 4))

print(array)

Результат выполнения кода:

[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]

В приведенном примере мы создали массив размером 3x4, заполненный нулями.

2. Использование функции numpy.ones()

Если вам необходимо создать массив, заполненный единицами, вы можете воспользоваться функцией numpy.ones().

import numpy as np

# Задание размерности массива (2 строки, 3 столбца)
array = np.ones((2, 3))

print(array)

Результат выполнения кода:

[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

В данном примере мы создали массив размером 2x3, заполненный единицами.

3. Использование функции numpy.empty()

Если вам не требуется заполнять массив определенным значением, вы можете использовать функцию numpy.empty(), которая создает массив указанной формы, но не заполняет его значениями по умолчанию.

import numpy as np

# Задание размерности массива (2 строки, 2 столбца)
array = np.empty((2, 2))

print(array)

Результат выполнения кода:

[[1. 1.]
 [1. 1.]]

В приведенном примере мы создали массив размером 2x2, который содержит предварительно выделенную память, но не заполнен нулями или другими значениями по умолчанию. Значения элементов не определены и могут иметь любое значение.

4. Использование функции numpy.reshape()

Если у вас уже есть массив, но вы хотите изменить его размерность, вы можете воспользоваться функцией numpy.reshape(). Она позволяет изменить форму массива без изменения его данных.

import numpy as np

# Исходный массив размером 2x3
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Изменение размерности на 3x2
reshaped_array = np.reshape(array, (3, 2))

print(reshaped_array)

Результат выполнения кода:

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

В данном примере мы изменяем размерность исходного массива размером 2x3 на 3x2. Значения элементов остаются такими же, но теперь массив имеет новую форму.

5. Использование функции numpy.ndarray.shape

Еще одним способом задать размерность массива является использование свойства shape объекта массива numpy. Свойство shape возвращает кортеж, содержащий размеры каждого измерения массива.

import numpy as np

# Исходный массив размером 2x2x3
array = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

# Получение размерности массива
shape = array.shape

print(shape)

Результат выполнения кода:

(2, 2, 3)

В данном примере мы получаем размерность исходного массива, состоящую из трех измерений: 2x2x3.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели различные способы задания размерности массива в Python с использованием библиотеки numpy. Мы узнали, как создавать массивы с определенной формой и заполнять их различными значениями. Теперь вы можете использовать эти знания, чтобы эффективно работать с массивами в своих программах на Python.