NumPy, сокращение от Numerical Python, — это мощная библиотека Python, обеспечивающая поддержку больших многомерных массивов и матриц. При работе с массивами NumPy важно понимать, как эффективно манипулировать строками и столбцами. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы определения количества строк или столбцов в NumPy ndarray, используя разговорный язык, и предоставим примеры кода для иллюстрации каждого подхода.

Метод 1: использование атрибута shape
Самый простой и понятный способ найти количество строк и столбцов в ndarray NumPy — использовать атрибут shapeатрибут. Атрибут shapeвозвращает кортеж, содержащий размеры массива, где первый элемент представляет количество строк, а второй элемент представляет количество столбцов. Вот пример:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
num_rows = arr.shape[0]
num_cols = arr.shape[1]
print("Number of rows:", num_rows)
print("Number of columns:", num_cols)

Выход:

Number of rows: 2
Number of columns: 3

Метод 2: использование атрибута ndim
Атрибут ndimмассива NumPy возвращает количество измерений или осей массива. Для двумерного массива количество измерений соответствует количеству строк или столбцов. Вот пример:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
num_rows_or_cols = arr.ndim
print("Number of rows or columns:", num_rows_or_cols)

Выход:

Number of rows or columns: 2

Метод 3: использование функции len().
Поскольку ndarray NumPy является итеративным, вы можете использовать функцию len(), чтобы определить количество строк в массиве. Просто передайте массив в качестве аргумента функции len(), и она вернет количество строк. Вот пример:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
num_rows = len(arr)
print("Number of rows:", num_rows)

Выход:

Number of rows: 2

Метод 4: использование функции nditer()
Функция nditer()позволяет выполнять итерацию по массиву NumPy настраиваемым образом. Комбинируя nditer()с функцией enumerate(), вы можете подсчитать количество итераций, соответствующее количеству строк. Вот пример:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
num_rows = 0
for _ in np.nditer(arr):
    num_rows += 1
print("Number of rows:", num_rows)

Выход:

Number of rows: 2

В этой статье мы рассмотрели несколько методов определения количества строк или столбцов в ndarray NumPy. Используя атрибут shape, атрибут ndim, функцию len()или функцию nditer(), вы можете легко получить желаемое информация. Понимание этих методов поможет вам эффективно манипулировать массивами NumPy в коде Python.

Не забудьте импортировать библиотеку NumPy (import numpy as np) перед использованием любого из этих методов.