답변:
shape
으로 더 정확하게 설명 될 수 있습니다 .
property
자체는 클래스 이지만 클래스 ndarray.shape
는 아니지만 속성 유형의 인스턴스입니다.
관습 적으로 파이썬 세계에서 바로 가기 numpy
는 다음 np
과 같습니다.
In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.array([[1,2],[3,4]])
Numpy에서 dimension , axis / axes , shape 는 관련이 있으며 때로는 유사한 개념입니다.
에서는 수학 / 물리 치수 또는 비공식적 차원 공간 내의 임의의 점을 지정하기 위해 필요한 좌표의 최소 개수로 정의된다. 그러나 Numpy 에서 numpy doc 에 따르면 축 / 도끼와 동일합니다.
Numpy 치수에서 좌표축이라고합니다. 축 수는 순위입니다.
In [3]: a.ndim # num of dimensions/axes, *Mathematics definition of dimension*
Out[3]: 2
은 n 번째 인덱스에 좌표 array
NumPy와한다. 다차원 배열은 축당 하나의 인덱스를 가질 수 있습니다.
In [4]: a[1,0] # to index `a`, we specific 1 at the first axis and 0 at the second axis.
Out[4]: 3 # which results in 3 (locate at the row 1 and column 0, 0-based index)
사용 가능한 각 축을 따라 얼마나 많은 데이터 (또는 범위)를 설명합니다.
In [5]: a.shape
Out[5]: (2, 2) # both the first and second axis have 2 (columns/rows/pages/blocks/...) data
shape
NumPy에서 "치수"는이라고합니다 . 귀하의 경우 NumPy가 치수를 부르는 것은 2입니다 (ndim
). 일반적인 NumPy 용어를 아는 것이 유용합니다. 이렇게하면 문서를보다 쉽게 읽을 수 있습니다!