この記事の執筆・監修
キノコード
テクノロジーアンドデザインカンパニー株式会社のCEO。
日本最大級のプログラミング教育のYouTubeチャンネル「キノコード」や、プログラミング学習サービス「キノクエスト」を運営。
書籍「あなたの仕事が一瞬で片付くPythonによる自動化仕事術」の著者や、雑誌「日経ソフトウエア」の寄稿などの実績も多数。
numpy.array.shape
numpyの属性shapeを使います。
in
|
import numpy
|
out
| (2, 3) |
サンプルコードで解説
サンプルデータ作成
サンプルデータとして、行が4次元、列が3次元のarray（配列）を作成して、変数arrに代入。
in
|
import numpy arr = numpy.array([[1, 2, 3] , [4, 5, 6] , [7, 8, 9] , [10, 11, 12]]) |
arrを表示してみる。
in
|
print(arr) |
行が4次元、列が3次元の配列ができている。
out
| [[ 1 2 3] [ 4 5 6] [ 7 8 9] [10 11 12]] |
行の次元数、列の次元数の両方を確認したい場合
arrayの属性shapeの戻り値は、タプル型で（行数、列数）。
表示してみる。
in
| print(arr.shape) |
out
|
(4, 3) |
行か列の次元数のみを確認したい場合
行の次元数を確認したい場合は、タプルの1番目を指定すればいいので
in
|
print(arr.shape[0]) |
out
| 4 |
列の次元数を確認したい場合は、
in
|
print(arr.shape[1]) |
out
| 3 |
