Forma de array NumPy

La forma de una array se puede definir como el número de elementos en cada dimensión. La dimensión es el número de índices o subíndices que necesitamos para especificar un elemento individual de una array.

¿Cómo podemos obtener la forma de una array?

En NumPy usaremos un atributo llamado forma que devuelve una tupla, los elementos de la tupla dan las longitudes de las dimensiones de la array correspondiente.

Sintaxis: numpy.shape(array_name) 
Parámetros: Array se pasa como parámetro. 
Retorno: una tupla cuyos elementos dan las longitudes de las dimensiones de array correspondientes. 
 

Ejemplo 1: (Imprimiendo la forma de la array multidimensional)

import numpy as npy
 
# creating a 2-d array
arr1 = npy.array([[1, 3, 5, 7], [2, 4, 6, 8]])
 
# creating a 3-d array
arr2 = npy.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
 
# printing the shape of arrays
# first element of tuple gives
# dimension of arrays second
# element of tuple gives number
# of element of each dimension
print(arr1.shape)
print(arr2.shape)

Producción: 

(2, 4)
(2, 2,2)

El ejemplo anterior devuelve (2, 4) y (2,2,2), lo que significa que arr1 tiene 2 dimensiones y cada dimensión tiene 4 elementos. De manera similar, arr2 tiene 3 dimensiones y cada dimensión tiene 2 filas y 2 columnas.

Ejemplo 2: (Crear una array usando ndmin usando un vector con valores 2,4,6,8,10 y verificando el valor de la última dimensión) 

import numpy as npy
 
# creating an array of 6 dimension
# using ndim
arr = npy.array([2, 4, 6, 8, 10], ndmin=6)
 
# printing array
print(arr)
 
# verifying the value of last dimension
# as 5
print('shape of an array :', arr.shape)

Producción: 

[[[[[[ 2  4  6  8 10]]]]]]
shape of an array : (1, 1, 1, 1, 1, 5)

En el ejemplo anterior, verificamos el último valor de la dimensión como 5.