NumPy में **Array का Shape** यह निर्धारित करता है कि array में कितने आयाम (dimensions) और प्रत्येक आयाम में कितने तत्व (elements) हैं। इस पोस्ट में, हम आपको बताएंगे कि कैसे NumPy arrays का shape निकाला जाता है, और इसका क्या महत्व है।
NumPy arrays का shape एक tuple होता है, जो प्रत्येक आयाम में तत्वों की संख्या को दर्शाता है। उदाहरण के लिए, एक 2-D array का shape हमें यह बताएगा कि उसमें कितनी पंक्तियाँ (rows) और कितनी स्तंभ (columns) हैं।
NumPy array के shape को प्राप्त करने के लिए हम **shape** attribute का उपयोग करते हैं, जो एक tuple लौटाता है। प्रत्येक index में उस आयाम के तत्वों की संख्या होती है।
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
print(arr.shape) # Output: (2, 4)
इस उदाहरण में, हम एक 2-D array बना रहे हैं जिसमें 2 पंक्तियाँ (rows) और 4 स्तंभ (columns) हैं। arr.shape का परिणाम (2, 4) होगा, जो दर्शाता है कि array के पहले आयाम में 2 तत्व हैं और दूसरे आयाम में 4 तत्व हैं।
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)
print(arr)
print('Shape of array:', arr.shape)
यहां हमने ndmin argument का उपयोग किया है, जो array को 5 आयामों (dimensions) वाला बना देता है। arr.shape का परिणाम (1, 1, 1, 1, 4) होगा, जो यह दर्शाता है कि अंतिम आयाम में 4 तत्व हैं।
Shape का प्रत्येक तत्व उस आयाम में तत्वों की संख्या को दर्शाता है। उदाहरण के लिए, यदि किसी array का shape (2, 4) है, तो इसका मतलब है कि इस array में 2 पंक्तियाँ और 4 स्तंभ हैं।
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
print(arr.shape) # Output: (2, 2, 3)
इस उदाहरण में, array का shape (2, 2, 3) है, जो तीन आयामों को दर्शाता है: – पहला आयाम: 2 तत्व – दूसरा आयाम: 2 तत्व – तीसरा आयाम: 3 तत्व यह array 2-D array के 2 समूहों से बना है, जहां प्रत्येक समूह में 2 पंक्तियाँ और 3 स्तंभ हैं।
NumPy में array का shape एक महत्वपूर्ण विशेषता है, जो हमें array के आकार और इसके प्रत्येक आयाम की संरचना को समझने में मदद करता है। इसे shape attribute द्वारा प्राप्त किया जा सकता है, जो विभिन्न प्रकार के arrays के आकार को जानने का एक आसान तरीका है।