numpy.shape(), 배열 크기/형태/차원 확인

numpy.shape()는 배열이 길이가 어떤지, 1차원인지 2차원인지 등, 배열의 모형/형태가 무엇인지 리턴합니다.

numpy.shape()의 기본적인 사용 방법

1차원 배열을 shape()에 전달하면 다음과 같이 배열의 길이를 알 수 있습니다.

• arr.shape 또는 numpy.share(arr)으로 함수 호출 가능
• 결과 값에서 배열의 길이는 arr.shape[0]처럼 0번 Index로 가져올 수 있음
• len(arr.shape) 처럼 shape의 길이로 배열이 N차원인지 알 수 있음

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr.shape)

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.shape(arr))

Output:

(5,)
(5,)

2차원 배열의 shape

2차원 배열에 대해서 형태(shape)를 가져오면, (2, 3)가 리턴되는데 2x3 배열을 의미합니다.

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape)

Output:

(2, 3)

3차원 배열의 shape

3차원 배열에 대해서도 shape를 가져올 수 있습니다.

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print(arr.shape)

Output:

(2, 2, 2)

다른 데이터 타입 배열의 shape

dtype으로 정의한 배열에 대해서 shape() 함수를 사용할 수 있습니다. 일반 배열과 동일하게 1차원의 경우 배열의 길이가 리턴됩니다.

import numpy as np

arr = np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')])
print(np.shape(arr))

Output:

(3,)