NumPy-配列属性

この章では、NumPyのさまざまな配列属性について説明します。

ndarray.shape

この配列属性は、配列の次元で構成されるタプルを返します。配列のサイズを変更するためにも使用できます。

例1

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

出力は次のとおりです-

(2, 3)

例2

# this resizes the ndarray 
import numpy as np 

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

出力は次のとおりです-

[[1, 2] 
 [3, 4] 
 [5, 6]]

例3

NumPyは、配列のサイズを変更するための形状変更機能も提供します。

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

出力は次のとおりです-

[[1, 2] 
 [3, 4] 
 [5, 6]]

ndarray.ndim

この配列属性は、配列の次元数を返します。

例1

# an array of evenly spaced numbers 
import numpy as np 
a = np.arange(24) 
print a

出力は次のとおりです-

[0 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16 17 18 19 20 21 22 23]

例2

# this is one dimensional array 
import numpy as np 
a = np.arange(24) 
a.ndim  

# now reshape it 
b = a.reshape(2,4,3) 
print b 
# b is having three dimensions

出力は次のとおりです-

[[[ 0,  1,  2] 
  [ 3,  4,  5] 
  [ 6,  7,  8] 
  [ 9, 10, 11]]  
  [[12, 13, 14] 
   [15, 16, 17]
   [18, 19, 20] 
   [21, 22, 23]]]

numpy.itemsize

この配列属性は、配列の各要素の長さをバイト単位で返します。

例1

# dtype of array is int8 (1 byte) 
import numpy as np 
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.int8) 
print x.itemsize

出力は次のとおりです-

1

例2

# dtype of array is now float32 (4 bytes) 
import numpy as np 
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.float32) 
print x.itemsize

出力は次のとおりです-

4

numpy.flags

ndarrayオブジェクトには次の属性があります。その現在の値は、この関数によって返されます。

シニア番号 属性と説明
1

C_CONTIGUOUS (C)

データは、単一のCスタイルの連続したセグメントにあります

2

F_CONTIGUOUS (F)

データは、単一のFortranスタイルの連続したセグメントにあります

3

OWNDATA (O)

配列は、使用するメモリを所有しているか、別のオブジェクトからメモリを借用しています

4

WRITEABLE (W)

データ領域への書き込みが可能です。これをFalseに設定すると、データがロックされ、読み取り専用になります

5

ALIGNED (A)

データとすべての要素は、ハードウェアに合わせて適切に配置されます

6

UPDATEIFCOPY (U)

この配列は、他の配列のコピーです。この配列の割り当てが解除されると、基本配列はこの配列の内容で更新されます

次の例は、フラグの現在の値を示しています。

import numpy as np 
x = np.array([1,2,3,4,5]) 
print x.flags

出力は次のとおりです-

C_CONTIGUOUS : True 
F_CONTIGUOUS : True 
OWNDATA : True 
WRITEABLE : True 
ALIGNED : True 
UPDATEIFCOPY : False