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Python shape() 메서드 - 알아야 할 모든 것!


안녕하세요, 독자 여러분! 이 문서에서는 Python shape() 메서드와 프로그래밍의 변형에 대해 예제를 통해 설명합니다.

그럼 시작하겠습니다!!

Python shape() 메서드 사용

데이터와 그 변종을 분석할 때 데이터의 양을 인식하는 것이 매우 중요합니다. 즉, 데이터를 분석하고 합성을 수행하기 전에 데이터의 차원을 알아야 합니다.

이때 Python shape() 메서드가 등장합니다.

shape() 메서드를 사용하면 Python 개체의 차원을 얻을 수 있는 유연성이 제공됩니다. 예, 파이썬 객체의 차원을 나타내는 튜플 값을 반환합니다.

출력을 이해하기 위해 shape() 메서드에서 반환된 튜플은 개체의 차원 값을 나타내는 요소의 실제 개수입니다.

일반적으로 더 넓은 범위에서 shape() 메서드는 Python에서 Pandas 및 NumPy 유형 개체의 크기를 가져오는 데 사용됩니다.

튜플이 나타내는 모든 값은 배열 또는 행/열 측면에서 실제 차원에 해당합니다.

이제 다음 섹션에서 동일한 변형을 살펴보겠습니다.

변형 1: 팬더 모양 속성

Pandas 유형 개체를 차원을 찾는 모양 메서드와 연결하려고 하면 행과 열을 차원 값으로 나타내는 튜플을 반환합니다.

통사론:

dataframe.shape

우리는 일반적으로 모양을 속성으로 Pandas 데이터 프레임과 연결하여 동일한 차원을 얻습니다.

예 01:

이 예제에서는 DataFrame() 메서드를 사용하여 Python 목록에서 데이터 프레임을 만들었습니다. 게시물에 dataframe.shape를 적용하여 치수를 확인합니다.

우리가 전달한 데이터는 2개의 행과 2개의 열(2x2)을 가지고 있기 때문에 shape 메서드는 행과 열의 수를 결과로 반환합니다.

import pandas as pd 
 
data =[['P','Q'], [0, 1]]
 
data_frame = pd.DataFrame(data)
 
print(data_frame)
print("Shape of the data frame:")
print(data_frame.shape)

산출:

 0  1
0  P  Q
1  0  1
Shape of the data frame:
(2, 2)

예 02:

이 예제에서는 DataFrame() 함수를 사용하여 빈 데이터 프레임을 만들었습니다. 그런 다음 shape() 메서드를 사용하여 빈 데이터 프레임의 크기를 얻을 수 있습니다.

import pandas as pd 
 
data_frame = pd.DataFrame()
 
print(data_frame)
print("Shape of the data frame:")
print(data_frame.shape)

산출:

Empty DataFrame
Columns: []
Index: []
Shape of the data frame:
(0, 0)

변형 2: NumPy 모양 방법

NumPy 데이터 구조를 사용하면 데이터 요소를 배열 형식으로 저장합니다. shape() 메서드를 NumPy 배열과 연결하면 배열의 차원이 튜플 형식으로 표시됩니다.

통사론:

array.shape

예 01:

여기에서는 차원이 없는 NumPy 배열을 만들었습니다. 또한 생성된 배열의 크기를 가져오기 위해 배열에 shape() 메서드를 적용했습니다.

import numpy as np

ar = np.array(0)

print(ar)
print("Shape of the array:")
print(ar.shape)

산출:

0
Shape of the array:
()

예 02:

이 예제에서는 NumPy 배열을 만들고 여기에 요소를 추가했습니다. 이것은 numpy.array() 함수를 사용하여 달성됩니다. 이제 요소 배열에 shape() 메서드를 적용합니다.

import numpy as np

ar = np.array([[12,20] ,[13,15]])

print(ar)
print("Shape of the array:")
print(ar.shape)

산출:

[[12 20]
 [13 15]]
Shape of the array:
(2, 2)

결론

이상으로 이 주제를 마치겠습니다. 궁금한 점이 있으면 아래에 의견을 남겨주세요.

Kubernetes와 관련된 더 많은 게시물을 보려면 계속 지켜봐 주시기 바랍니다.

그때까지, 행복한 학습! :)