ndimの使い方 (numpy)



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exit

for

if

import

in

input

lambda

len

list

min/max

OrderedDict

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os

pickle

print

range

re.split

read/readline

round/floor/ceil

split

sys.argv

time

while

write

zip

・特殊メソッド
 ・__name__

 ・__iter__ , __next__

正規表現、メタ文字

データの型の種類

四則演算 (+ , - , * , /)

コメントアウト (# , ''')

numpy
append

arange

argmax/argmin

array

asfarray

astype , dtype

digitize

dot

hstack/vstack

linalg.solve

linspace

max,min

mean

meshgrid

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ndim

ndmin

pad

poly1d

polyfit

prod

random

reshape

savetxt/loadtxt

shape

std

transpose

where

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scipy
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公開日:2018/12/20         

■説明
配列の次元を返す。

■具体例
以下はnumpyを使用する際に必須の記載です。

>> import numpy as np

以下は具体例を説明するのに共通の記載になります。

>> a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])

例①
>> a.ndim

  1

>> a[0]

  1

例②
>> a=a.reshape(2,6)
>> a

  array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6],
     [ 7, 8, 9, 10, 11, 12]])

>> a.ndim

  2

>> a[0]

   array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

以下の様にすると、1次元の様に見えますが2次元です。カッコの数が違います。

>> a=a.reshape(1,12)
>> a

  array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]])

>> a.ndim

  2

>> a[0]

  array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]])

例③
>>a=a.reshape(2,2,3) #2つ作る、2行3列を
>>a

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

     [[ 7, 8, 9],
      [10, 11, 12]]])

>> a.ndim

  3

>> a[0]

  array([[1, 2, 3],
     [4, 5, 6]])

例④
>> a=a.reshape(2,2,3,1) #4次元にする
>> a

  array([[[[ 1],
      [ 2],
      [ 3]],

      [[ 4],
      [ 5],
      [ 6]]],


     [[[ 7],
      [ 8],
      [ 9]],

     [[10],
      [11],
      [12]]]])

>> a.ndim

  4

>> a[0]

  array([[[[ 1],
      [ 2],
      [ 3]],

      [[ 4],
      [ 5],
      [ 6]]],










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 ・__name__

 ・__iter__ , __next__

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