NumPyで行列の「行数と列数」と次元を取得する：shapeとndimの使い方

2023.02.18

NumPy では行列の行数と列数を shape で取得します。下は (2, 3) 行列から (2, 3) というタプルを得るコードです。

import numpy as np

A = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6]])

s = A.shape

print(s)  # (2, 3)
print(type(s))  # <class 'tuple'>

また行列の次元はすべて 2 です。次元は NumPy の ndim で取得します。

import numpy as np

A = np.array([[1, 2],
              [4, 5]])

B = np.array([[1],
              [4]])

C = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6]])

a = A.ndim
b = A.ndim
c = A.ndim

print(a)  # 2
print(b)  # 2
print(c)  # 2

線形代数（テンソル代数）の次元：

スカラー　…　0次元
ベクトル　…　1次元
行列　…　2次元
高階テンソル　…　3次元以上

TensorFlow の Tensor は高次元の「行列」のことです。正確にはテンソルは行列の一般化で、行列は 2 次元の特殊なテンソルとみなすことができます。

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配列