NumPy:【形状、次元、要素数】の確認方法

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サマリ

• np.shape
  • 形状取得
• shape[…]
  • n番目の次元の要素数
  • 2次元（行列）なら
    • shape[0]…行数
    • shape[1]…列数
• ndim
  • 次元数
  • shapeの結果が(2,3,1)なら3次元

前提

• np.random.randn
  • NumPy:【np.random】のあれこれ（実行結果で説明）

サンプルコード

shape（形状）

import numpy as np
a = np.array([1,2])
b = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
print(a.shape)
print(b.shape)

(2,)
(3, 2)

• 1つ目
  • 1次元のNumPy配列
• 2つ目
  • 2次元のNumPy配列
  • 行列
  • (3,2)の形状

shape[…]（要素数取り出し）

正常パターン

import numpy as np
a = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
print(a.shape)
print(a.shape[0])
print(a.shape[1])

(3, 2)
3
2

• a.shape
  • (3,2)になる
• a.shape[0]
  • (3,2)の3
• a.shape[1]
  • (3,2)の2

次元数を超えるとエラー

import numpy as np
a = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
print(a.shape) #(3, 2)
print(a.shape[2]) #エラーを想定

(3, 2)
---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-34-1d170bfe0be9> in <module>
      2 print(a.shape) #(3, 2)
      3 a = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
----> 4 print(a.shape[2]) #エラーを想定

IndexError: tuple index out of range

• 次元数は
  • (3,2)なので2次元
• a.shape[…]に指定するインデックス番号は0から始まる
  • 2次元なので0（1番目）、1（2番目）の2つ
• a.shape[2]
  • 2は3番目の次元を指しているが、存在しないのでエラー

ndim（次元）

import numpy as np
a = np.random.randn(2,2,1,2)
print(a.shape)
print(a.ndim)

(2, 2, 1, 2)
4

• a.shape
  • 形状は(2,2,1,2)
• a.ndim
  • 次元数が取得できるコマンド
  • 2,2,1,2の4つが次元数