【Numpy】ndarrayの要素数、次元、形状の取得

　Pythonの数値計算ライブラリNumpyの配列型データ構造であるndarrayの要素数を取得するsize、次元数を取得するndimおよび形状を取得するshapeについて説明する。

Numpyを使う際にはimportが必要。通常npと略される。

import numpy as np

目次

---

1. sizeによる要素数の取得
2. ndimによる次元数の取得
3. shapeによる形状の取得
4. リファレンス

1. sizeによる要素数の取得

　sizeにより配列の次元によらず要素数が取得される。

import numpy as np

x = np.array([10, 11, 12])
print(x.size)

実行結果

3

import numpy as np

x = np.array([[10, 11, 12],[2, 3, 4]])
print(x.size)

実行結果

6

2. ndimによる次元数の取得

ndimにより配列の次元数が取得できる

import numpy as np

x = np.array([10, 11, 12])
print(x.ndim)

実行結果

1

import numpy as np

x = np.array([[10, 11, 12],[2, 3, 4]])
print(x.ndim)

実行結果

2

import numpy as np

x = np.array([[[12, 24, 36], [1, 2, 3]],[[5, 6, 7],[100, 110, 120]]])
print(x.ndim)

実行結果

3

3. shapeによる形状の取得

shapeにより配列の形状(行数、列数)が取得できる

import numpy as np

x = np.array([10, 11, 12])
print(x.shape)

実行結果

(3,)

import numpy as np

x = np.array([[10, 11, 12],[2, 3, 4]])
print(x.shape)

実行結果

(2, 3)

取得した形状情報はタプル型なのでインデックスで部分的に取得することが可能。

import numpy as np

x = np.array([[10, 11, 12],[2, 3, 4]])
rows = x.shape[0]
print(rows)

実行結果

2

タプル型なのでカンマで区切った複数の変数で受け取る(アンパック)ことが可能。

import numpy as np

x = np.array([[10, 11, 12],[2, 3, 4]])
rows, columns = x.shape
print(rows, columns)

実行結果

2 3

4. リファレンス

Scipy.org > Numpy > numpy.ndarray.size
Scipy.org > Numpy > numpy.ndarray.ndim
Scipy.org > Numpy > numpy.ndarray.shape

使用バージョン:Python 3.7.0 / numpy 1.18.4

---