配列の次元

NumPy入門

Izzy Weber

Core Curriculum Manager, DataCamp

3次元配列

array_1_2D = np.array([[1, 2], [5, 7]])
array_2_2D = np.array([[8, 9], [5, 7]])
array_3_2D = np.array([[1, 2], [5, 7]])
array_3D = np.array([array_1_2D, array_2_2D, array_3_2D])

3次元配列の図

4次元配列

array_4D = np.array([array_A_3D, array_B_3D, array_C_3D, array_D_3D, array_E_3D,
                     array_F_3D, array_G_3D, array_H_3D, array_I_3D])

4次元配列の図

ベクトル配列

NumPyでは1次元配列は縦横の概念がないことを示す図

NumPyでは2次元配列は縦横にできることを示す図

行列とテンソル配列

行列は2次元

行列の図

テンソルは3次元以上

テンソルの図

形状の変更

配列の属性:

.shape

配列のメソッド:

.flatten()
.reshape()

配列の形状を取得する

array = np.zeros((3, 5))
print(array)

array([[0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.]])

array.shape

(3, 5)

行と列

2次元配列では…

行が第1次元
列が第2次元

行と列のラベル付き2次元配列

配列を平坦化する

array = np.array([[1, 2], [5, 7], [6, 6]])
array.flatten()

array([1, 2, 5, 7, 6, 6])

配列の形状を変更する

array = np.array([[1, 2], [5, 7], [6, 6]])
array.reshape((2, 3))

array([[1, 2, 5],
       [7, 6, 6]])

array.reshape((3, 3))

ValueError: cannot reshape array of size 6 into shape (3,3)

Passons à la pratique !

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