Dimenzionalita polí

Úvod do NumPy

Izzy Weber

Core Curriculum Manager, DataCamp

3D pole

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])

grafické znázornění 3D pole

4D pole

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])

grafické znázornění 4D pole

Vektorová pole

Grafika znázorňující, že 1D pole nemohou být v NumPy svislá ani vodorovná

Grafika znázorňující, že 2D pole mohou být v NumPy svislá nebo vodorovná

Maticová a tensorová pole

Matice má dvě dimenze

grafické znázornění matice

Tensor má tři nebo více dimenzí

grafické znázornění tensoru

Změna tvaru

Atribut pole:

.shape

Metody pole:

.flatten()
.reshape()

Zjištění tvaru pole

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)

Řádky a sloupce

Ve 2D polích...

Řádky jsou první dimenzí
Sloupce jsou druhou dimenzí

2D pole s popisky řádků a sloupců

Zploštění pole

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

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

Změna tvaru pole

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)

Pojďme si procvičit!

Úvod do NumPy