Função Python NumPy numpy.shape()

1. Sintaxe de numpy.shape()
2. Códigos de exemplo: numpy.shape()
3. Códigos de exemplo: numpy.shape() para Passar um Array Simples
4. Códigos de exemplo: numpy.shape() para passar um array multi-dimensional
5. Códigos de exemplo: numpy.shape() para Chamar a Função Utilizando o Nome do Array

A função Python NumPy numpy.shape() encontra a forma de um array. Por shape, queremos dizer que ajuda a encontrar as dimensões de um array. Retorna a forma sob a forma de um tuple porque não podemos alterar um tuple tal como não podemos alterar as dimensões de um array.

Sintaxe de numpy.shape()

numpy.shape(a)

Parâmetros

Devolver

Retorna a forma de um array sob a forma de um tuple de inteiros. Os valores dos tupilos mostram o comprimento das dimensões do array.

Códigos de exemplo: numpy.shape()

O parâmetro a é um parâmetro obrigatório. Se executarmos esta função num array vazia, ela gera a seguinte saída.

import numpy as np

a = np.array([])
dimensions = np.shape(a)
print(dimensions)

Resultado:

(0,)

Devolveu um tuple com um único número inteiro - 0. Mostra que o array é de uma dimensão com zero elementos.

Códigos de exemplo: numpy.shape() para Passar um Array Simples

Vamos agora passar uma simples matriz unidimensional.

import numpy as np

a = np.array(
    [89, 34, 56, 87, 90, 23, 45, 12, 65, 78, 9, 34, 12, 11, 2, 65, 78, 82, 28, 78]
)
dimensions = np.shape(a)
print(dimensions)

Resultado:

(20,)

A saída mostra que a matriz é unidimensional e contém 20 elementos.

Códigos de exemplo: numpy.shape() para passar um array multi-dimensional

import numpy as np

a = np.array([[11, 12, 5], [15, 6, 10], [10, 8, 12], [12, 15, 8], [34, 78, 90]])
dimensions = np.shape(a)
print(dimensions)

Resultado:

(5, 3)

Note-se que o tuple de saída contém agora dois elementos inteiros. Mostra que a matriz contém cinco filas e três colunas.

Agora vamos passar um array mais complexo.

import numpy as np

a = np.array(
    [[[11, 12, 5], [15, 6, 10]], [[10, 8, 12], [12, 15, 8]], [[34, 78, 90], [4, 8, 10]]]
)
dimensions = np.shape(a)
print(dimensions)

Resultado:

(3, 2, 3)

Passámos um array que contém três arrays de arrays 2-D. O tuple de saída mostra que o array tem três camadas, duas filas e três colunas.

Códigos de exemplo: numpy.shape() para Chamar a Função Utilizando o Nome do Array

Também podemos chamar a esta função utilizando o nome do array. Gera a mesma saída. Os seguintes trechos de código implementam esta função usando o nome do array.

Vamos passar primeiro um array unidimensional.

import numpy as np

a = np.array(
    [89, 34, 56, 87, 90, 23, 45, 12, 65, 78, 9, 34, 12, 11, 2, 65, 78, 82, 28, 78]
)
dimensions = a.shape
print(dimensions)

Resultado:

(20,)

Note-se que gerou a mesma saída que a saída gerada utilizando o método de chamada numpy.shape().

import numpy as np

a = np.array(
    [[[11, 12, 5], [15, 6, 10]], [[10, 8, 12], [12, 15, 8]], [[34, 78, 90], [4, 8, 10]]]
)
dimensions = a.shape
print(dimensions)

Resultado:

(3, 2, 3)