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#4 - Atributos da matriz no NumPy
Conheça os principais atributos de uma matriz NumPy: shape, ndim, itemsize e flags, com exemplos práticos de cada um.
ndarray.shape
Este atributo da matriz retorna uma tupla que consiste em dimensões da matriz. Também pode ser usado para redimensionar a matriz.
Exemplo 1
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print a.shape
A saída é a seguinte -
(2, 3)
Exemplo 2
# isto redimensiona o ndarray
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a.shape = (3,2)
print a
A saída é a seguinte -
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
Exemplo 3
O NumPy também fornece uma função de remodelação para redimensionar uma matriz.
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = a.reshape(3,2)
print b
A saída é a seguinte -
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
ndarray.ndim
Este atributo da matriz retorna o número de dimensões da matriz.
Exemplo 1
# uma matriz de números espaçados igualmente
import numpy as np
a = np.arange(24)
print a
A saída é a seguinte -
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]
Exemplo 2
# esta é uma matriz dimensional
import numpy as np
a = np.arange(24)
a.ndim
# agora remodelando a matriz
b = a.reshape(2,4,3)
print b
# b tem agora 3 dimensões
A saída é a seguinte -
[[[ 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
Este atributo da matriz retorna o comprimento de cada elemento da matriz em bytes.
Exemplo 1
# o dtype da matriz é int8 (1 byte)
import numpy as np
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.int8)
print x.itemsize
A saída é a seguinte -
1
Exemplo 2
# o dtype da matriz agora é float32 (4 bytes)
import numpy as np
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.float32)
print x.itemsize
A saída é a seguinte -
4
numpy.flags
O objeto ndarray possui os seguintes atributos. Seus valores atuais são retornados por esta função.
| Nº | Atributo & Descrição |
|---|---|
| 1 | C_CONTIGUOUS (C) Os dados estão em um único segmento contíguo no estilo C |
| 2 | F_CONTIGUOUS (F) Os dados estão em um único segmento contíguo no estilo Fortran |
| 3 | OWNDATA (O) A matriz possui a memória que usa ou a empresta de outro objeto |
| 4 | WRITEABLE (W) A área de dados possuir permissão de escrita. Definir como False bloqueia os dados, tornando-os somente leitura |
| 5 | ALIGNED (A) Os dados e todos os elementos estão alinhados adequadamente para o hardware |
| 6 | UPDATEIFCOPY (U) Essa matriz é uma cópia de outra matriz. Quando essa matriz é desalocada, a matriz base será atualizada com o conteúdo dessa matriz |
Exemplo
O exemplo a seguir mostra os valores atuais dos sinalizadores.
import numpy as np
x = np.array([1,2,3,4,5])
print x.flags
A saída é a seguinte -
C_CONTIGUOUS : True
F_CONTIGUOUS : True
OWNDATA : True
WRITEABLE : True
ALIGNED : True
UPDATEIFCOPY : False
Fonte traduzida com adaptações: NumPy - Array Attributes
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