np shape python что это: полное объяснение с использованием эмодзи

np.shape в Python

Функция np.shape() в библиотеке NumPy используется для определения формы (размера) массива в Python.

Вот простой пример:

import numpy as np

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

shape = np.shape(arr)  # определение формы массива

print(shape)  # вывод формы массива

Результатом будет вывод кортежа, указывающего размеры массива. Например, для данного массива форма будет (2, 3), где 2 - количество строк, а 3 - количество столбцов.

Что такое np.shape в Python?

np.shape в Python - это функция, предоставляемая библиотекой NumPy, которая используется для определения размерности массива или формы массива. Функция np.shape возвращает кортеж, содержащий размерность каждого измерения в массиве.

Давайте рассмотрим пример:

import numpy as np

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

print(shape)

В данном примере мы импортируем библиотеку NumPy и создаем двумерный массив arr. Затем мы используем np.shape для определения размерности массива и сохранения результатов в переменной shape. Наконец, мы выводим значение переменной shape.

При выполнении этого кода вы получите следующий результат:

(2, 3)

Результат (2, 3) означает, что массив arr имеет два измерения. Первое измерение имеет размер 2, а второе измерение имеет размер 3.

Если массив имеет только одно измерение, функция np.shape все равно вернет кортеж, но с одним элементом. Давайте посмотрим на пример:

import numpy as np

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

print(shape)

Результат данного примера будет:

(3,)

Здесь результат (3,) означает, что массив arr имеет одно измерение, размер которого равен 3. Заметьте, что кортеж имеет запятую после числа, чтобы указать, что это кортеж с одним элементом.

Функция np.shape может использоваться для работы с массивами любой размерности и любой формы. Она является полезным инструментом при анализе данных и манипуляциях с массивами в Python.