NumPy:【shapeの数値】を別々に取り出す

page:[NumPyまとめ]

サマリ

• 要素数
  • shapeの表示結果にある数値
  • 個別に取り出すにはshape[0]、shape[1]、…
• 次元数
  • shapeの表示結果にある数値の個数
  • np.ndimでも取得可能

はじめに

前提

• np.arange
  • NumPy:【序数,順列,倍数,等分割】の実行結果
• np.reshape
  • NumPy:【次元を操作】する方法いろいろ
• np.ndim
  • NumPy:【形状、次元、要素数】の確認方法

ndarrayにまつわる数字

• shapeの実行結果が(4, 3)なら
  • 1次元目の要素数が4、2次元目の要素数が3
  • 次元数は()内の数字の個数で2
• 参考
  • 次元の数え方（1次元目、2次元目、…）については下記記事の「次元の呼び方」を参照

NumPyのshape表記の (2, ) って何ですか？

1次元のNumPy配列の形状（shape）は表記が(2, )になります。(2)の方が分かりやすいなと考えるより、次 ...

 https://broaden-your-horizons.com/ai-ss/numpy/feature-of-sha...

サンプルコード

1次元の場合

import numpy as np
a = np.array([3,4])
print(a)
print(a.shape)
print('ndim:'+str(a.ndim))
print(a.shape[0])

[3 4]
(2,)
ndim:1
2

• (2, )なので1次元のndarray（NumPy配列）
  • ndimも「1」になっている
• shape[0]で1次元目の要素数「2」を取り出せる
• shape[1]は存在しないのでエラーになる
  • 「IndexError: tuple index out of range」

2次元の場合

import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(4,3)
print(a)
print(a.shape)
print('ndim:'+str(a.ndim))
print(a.shape[0])
print(a.shape[1])

[[ 0  1  2]
 [ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 9 10 11]]
(4, 3)
ndim:2
4
3

• (4, 3)なので2次元のndarray（NumPy配列）
  • ndimも2になっている
• shape[0]で1次元目の要素数「4」を取り出せる
• shape[1]で2次元目の要素数「3」を取り出せる
• shape[2]は存在しないのでエラーになる
  • 「IndexError: tuple index out of range」

3次元の場合

import numpy as np
a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
print(a)
print(a.shape)
print('ndim:'+str(a.ndim))
print(a.shape[0])
print(a.shape[1])
print(a.shape[2])

[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]
(2, 3, 4)
ndim:3
2
3
4

• (2,3,4)なので3次元のndarray（NumPy配列）
  • ndimも3になっている
• shape[0]で1次元目の要素数「2」を取り出せる
• shape[1]で2次元目の要素数「3」を取り出せる
• shape[2]で3次元目の要素数「4」を取り出せる
• shape[3]は存在しないのでエラーになる
  • 「IndexError: tuple index out of range」