numpyでは生成した配列の中身を確認するための属性が用意されている。
主な属性は以下の通り
- 次元数を確認:ndarray.ndim
- 各次元の大きさを確認:ndarray.shape
- 全部の要素数:ndarray.size
- 要素の型:ndarray.dtype
サンプルの配列を生成
a = np.arange(15).reshape(3, 5) print(a) # [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]]
上記の配列について情報を見る。
次元数を確認
次元数を確認するにはndarray.ndimを利用する。
次元数は配列の軸の数である。軸の要素数ではない。例えば2次元配列であれば次元数は2になる。2次元配列はグラフに表すとx-y軸となる。3次元配列はx-y-zでありこの場合には次元数は3となる。
print(a.ndim) # 2
各次元の大きさを確認
上記で次元数は2とわかった。では各次元の大きさ（要素数）はどのように確認するのか。これはndarray.shapeを利用する。
print(a.shape) # (3, 5)
要素数合計を確認
各次元にあるすべての要素を合計した個数を求めるためにはndarray.sizeを使用する。
print(a.size) # 15
これはndarray.shapeの戻り値をすべて掛け合わせた数に等しくなる
要素の型を確認
配列の要素はすべて同じ型をもつ。この型はndarray.dtypeで確認できる。
print(a.dtype) # int32
配列を生成するときにはdtypeで型を指定できる。例えば同じ行列で、dtype=numpy.float64を指定してみる。
b = np.arange(15, dtype=np.float64).reshape(3, 5) print(b) #[[ 0. 1. 2. 3. 4.] [ 5. 6. 7. 8. 9.] [10. 11. 12. 13. 14.]] print(b.dtype) #float64
