Dimensões da matriz Numpy

“Os materiais multidimensionais ou os ND são os contêineres de tamanho fixo de multi-dimensões, com os itens armazenados neles do mesmo tamanho e tipo. O número de dimensões em uma matriz descreve a classificação para essa matriz. Podemos definir essas dimensões no número de uma matriz, e as dimensões representam o número de índices que devem ser especificados para o item ou elemento individual específico na matriz.

Se quisermos saber sobre o número de dimensões para a matriz, podemos usar a função da “Numpy”, que retornará o número de dimensões, o comprimento de cada dimensão da matriz e o tamanho da matriz Usando o método de extensão como o “Numpy. nd-array () ”. Para a introdução de "Numpy", é uma biblioteca que fornece a função interna para operações relacionadas a matrizes na linguagem Python.”

Procedimento

Este artigo fornecerá uma introdução com base nos princípios de trabalho e declaração para as dimensões da matriz Numpy. Vamos conhecer as funções (embutidas) do pacote Numpy para obter a dimensão da matriz e o comprimento da dimensão.

Sintaxe

Se queremos saber sobre a dimensão da matriz, como, queremos saber o tamanho, o número e a forma, a biblioteca Python Numpy oferece muitas funções relacionadas a cada atributo específico da matriz. No artigo, discutiremos os três, e eles são os seguintes:

• • variedade. ndim
  • variedade. forma
  • variedade. tamanho

Valor de retorno

Todas as funções acima mencionadas fornecerão as dimensões, a forma das dimensões especificadas e o tamanho da matriz ou comprimento da dimensão, respectivamente, na saída.

Exemplo # 01

Usaremos uma das funções acima mencionadas e implementaremos essa função para verificar seus resultados. Então, a primeira função que estaremos implementando é a “matriz. ndim () ”. Estaremos executando o programa para esta função no "Spyder", conhecido como plataforma de software para Python. O primeiro passo para a implementação desta função seria criar um projeto no shell e salvá -lo nos diretórios de arquivo necessários.

Para escrever qualquer programa no Python Shell, temos que instalar algumas bibliotecas que ajudam a buscar as informações das funções que chamamos no programa e tornar a execução do programa possível. Algumas dessas bibliotecas vêm instaladas com o software e outras que precisamos baixar e instalar no software com a ajuda de comandos específicos através da janela do terminal. Então, instalamos uma dessas bibliotecas para usar as funções oferecidas por ela no projeto. Esta biblioteca se chama "Numpy".

Vamos importar o módulo do nome "Numpy" de suas bibliotecas instaladas. Voltando ao exemplo, usaremos o módulo Numpy e criaremos um objeto de matriz e atribuímos à variável "Array". Para este exemplo, criaremos um objeto 2D-matriz tendo seus elementos indexados nas duas dimensões. A classe relacionada à matriz representa os ND-Arrays. Os elementos da matriz Numpy podem ser inicializados com a lista Python, e podemos acessá -los pelos parênteses quadrados []. Então, usando esses colchetes “[]” e o “NP. Array () ”, especificaremos os elementos e a dimensão da matriz.

A matriz bidimensional será como “NP. Array ([[9, 8, 7], [8, 5, 3]]) ”. Nesta matriz bidimensional, aplicaremos a “matriz. Ndim ”a função e retornará a dimensão para esta matriz. Para exibir o resultado dessa função na tela, basta passar essa função para o parâmetro da função print () ou chamar a mesma função no parâmetro da função print (). Chamamos essa função usando o nome da matriz no parâmetro da função print () para economizar tempo. Para implementar o programa, copie o código escrito em Python Language da figura abaixo e coloque -o no compilador.

importar numpy como np
# Crie um objeto de matriz
Array = np.Array ([[9, 8, 7], [8, 5, 3]]))
# Imprima as dimensões da matriz
Imprima ("Número das dimensões:", Array.ndim)

Quando colarmos o programa para o exemplo acima e executaremos o programa no compilador Python, o programa exibirá a saída, que terá o número de dimensões que devem ser iguais a 2, pois definimos a matriz bidimensional em nosso exemplo.

Exemplo # 02

Depois de saber o método para obter as dimensões da matriz agora, resolvemos outro exemplo e escreva um programa para encontrar a forma da matriz depois que declararmos uma matriz. A forma da matriz contribui para esse atributo na matriz Numpy usada para obter a estimativa do comprimento das dimensões da matriz. Para saber sobre a forma da matriz, comece importando o módulo "Numpy" e, em seguida.

A matriz bidimensional terá os elementos especificados pelo “NP. Método Array () ”como“ [[9, 8, 7], [8, 5, 3]] ”. Usaremos esta matriz e chamaremos a função de "Array. forma ”e transmiti -lo para os parâmetros da função print () para exibir os resultados que obteremos dessa função de forma. Vamos imprimir novamente esta matriz com a “matriz. tamanho ”para saber o tamanho dos elementos na matriz. A saída para este código é mencionada abaixo:

importar numpy como np
# Crie um objeto de matriz
Array = np.Array ([[9, 8, 7], [8, 5, 3]]))
# Imprima a forma de uma matriz
Imprima ("Shape of the Array:", Array.forma)
# Tamanho da impressão Número de elementos no total da matriz
Imprimir ("Tamanho da matriz:", matriz.tamanho)

A função retornou a forma e o tamanho da matriz bidimensional que especificamos no método de forma e tamanho.

Conclusão

Este guia tem todas as informações e métodos explicados para obter as dimensões de uma matriz. Mencionamos três funções com o nome “. forma, .ndim e o .tamanho ”para obter a forma, o número de dimensões e o tamanho da matriz, respectivamente. Fizemos dois exemplos que explicam como podemos chamar esses métodos no programa.