Spec-Zone.ru › NumPy 1.16

numpy.memmap.shape

атрибут

memmap.shape

Кортеж размеров массива.

Свойство shape обычно используется для получения текущих размеров массива, но также может использоваться для изменения размеров массива на месте, присваивая кортеж размеров массива. Как и в случае с numpy.reshape, одно из новых измерений размера может быть -1, в этом случае его значение выводится из размера массива и оставшихся измерений. Изменение размеров массива на месте завершится ошибкой, если требуется копирование.

См. также

numpy.reshape
аналогичная функция
ndarray.reshape
аналогичный метод

Примеры

>>> x = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> x.shape
(4,)
>>> y = np.zeros((2, 3, 4))
>>> y.shape
(2, 3, 4)
>>> y.shape = (3, 8)
>>> y
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> y.shape = (3, 6)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: total size of new array must be unchanged
>>> np.zeros((4,2))[::2].shape = (-1,)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: incompatible shape for a non-contiguous array

© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.16.1/reference/generated/numpy.memmap.shape.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API