Pythonのshape()メソッドについて – 知っておくべきすべてのこと！
皆さん、こんにちは！この記事では、プログラミングにおけるPythonのshape()メソッドとその派生メソッドについて、例を交えて説明します。
それでは、始めましょう！
Pythonのshape()メソッドの使用
データおよびそのバリエーションの解析について考えるとき、データのボリュームを正確に把握することが非常に重要です。つまり、データの解析や合成を計画する前に、データの次元を把握する必要があります。
これは、Pythonのshape()メソッドが登場するタイミングです。
shape()メソッドを使用することで、任意のPythonオブジェクトの寸法を柔軟に取得することができます。はい、これによってPythonオブジェクトの寸法を示すタプル値が返されます。
出力を理解するために、shape() メソッドが返すタプルは、オブジェクトの次元の値を表す要素の実際の数です。
通常、広い範囲で見ると、PythonのPandasとNumPyタイプのオブジェクトの寸法を取得するために、shape()メソッドが使用されます。
各タプルで表される値は、配列や行/列の実際の次元に対応しています。
では、次のセクションで同じもののバリエーションを見てみましょう。
バリエーション1: パンダの形状属性
パンダのタイプオブジェクトにshapeメソッドを関連付けて、次元を探すと、次元の値として行と列を表すタプルが返されます。
構文:
dataframe.shape
通常、Pandasのデータフレームの形状は属性として関連付けて、それの次元を取得します。
例01：
タワーから見た景色は美しいです。
この例では、DataFrame()メソッドを使用してPythonのリストからデータフレームを作成しました。その後、データフレームの.shapeを適用して寸法をチェックします。
私たちが渡したデータは2行2列（2×2）のデータであり、shapeメソッドは行数と列数を結果として返します。
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)
出力：
0 1
0 P Q
1 0 1
Shape of the data frame:
(2, 2)
例02：
この例では、DataFrame()関数を使用して空のデータフレームを作成しました。次に、shape()メソッドを使って空のデータフレームの寸法を取得することができます。
import pandas as pd
data_frame = pd.DataFrame()
print(data_frame)
print("Shape of the data frame:")
print(data_frame.shape)
出力:
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []
Shape of the data frame:
(0, 0)
バリアント2：NumPyのshapeメソッド
NumPyのデータ構造を使用すると、データ要素を配列の形式で保存します。NumPy配列にshape()メソッドを関連付けることで、配列の次元はタプルの形式で表されます。
文法：
array.shape
日本の風景は美しいです。
(にほんのふうけいはうつくしいです。)
Example 02:
私は昨日友達と映画を見に行きました。
(わたしはきのうともだちとえいがをみにいきました。)
Example 03:
夏休みに海で泳ぐのが好きです。
(なつやすみにうみでおよぐのがすきです。)
Example 04:
新しいレストランでお寿司を食べました。
(あたらしいレストランでおすしをたべました。)
ここで、私たちは次元のないNumPy配列を作成しました。さらに、作成した配列の次元を取得するためにshape()メソッドを適用しました。
import numpy as np
ar = np.array(0)
print(ar)
print("Shape of the array:")
print(ar.shape)
出力:
0
Shape of the array:
()
例02：
ある学生は、大学の授業料が高くて困っている。彼は奨学金をもらうことができれば良いと思っている。しかし、奨学金を申請するにはいくつかの条件を満たさなければならない。例えば、成績が優秀であることや特定の学科に所属していることなどが条件に含まれている。
この例では、NumPyの配列を作成し、要素を追加しました。これはnumpy.array()関数を使用して行われます。次に、要素の配列にshape()メソッドを適用します。
import numpy as np
ar = np.array([[12,20] ,[13,15]])
print(ar)
print("Shape of the array:")
print(ar.shape)
出力:
[[12 20]
[13 15]]
Shape of the array:
(2, 2)
結論
これにより、このトピックの終わりになります。もし質問がある場合は、下にコメントして自由にお書きください。
Kubernetesに関連するこのような投稿は、私たちと一緒にお楽しみください。
それまで、楽しく学び続けましょう！ 🙂
