Que Es Shape En Python

En Python, el término «shape» se refiere a la dimensión de una estructura de datos. Con la función shape(), podemos conocer la cantidad de filas y columnas de una matriz, array o dataframe. ¡Descubre cómo utilizar esta función para manipular eficientemente tus datos!

Introducción a la forma (shape) en Python: significado y ejemplos

En Python, «shape» es un atributo que se utiliza para obtener la forma (dimensión) de una estructura de datos. Se suele utilizar principalmente con arreglos de NumPy.

Por ejemplo, si tienes un arreglo de dos dimensiones en NumPy, puedes usar el atributo «shape» para obtener el número de filas y columnas del arreglo:

import numpy as np

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

Esto devolverá (2, 3), lo que significa que el arreglo tiene 2 filas y 3 columnas.

También puedes utilizar «shape» con otros tipos de datos en Python, como listas o tuplas, para obtener el número de elementos que contienen:

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
tpl = (1, 2, 3)

print(len(lst)) # Salida: 5
print(len(tpl)) # Salida: 3

Aquí, «shape» es equivalente a utilizar la función «len()» para obtener la longitud de una lista o tupla.

En resumen, «shape» en Python se utiliza para obtener la forma o dimensión de una estructura de datos, ya sea un arreglo de NumPy, una lista o una tupla.

Significado de Shape en Python

En Python, la función shape se utiliza para obtener las dimensiones de una matriz o arreglo. Es especialmente útil al trabajar con librerías como NumPy, ya que nos permite conocer la estructura de los datos con los que estamos trabajando. La función devuelve una tupla que representa las dimensiones del arreglo.

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La sintaxis general de la función shape es la siguiente:

nombre_arreglo.shape

Donde nombre_arreglo es el nombre de la variable o arreglo al que queremos aplicar la función shape.

Ejemplos de uso de Shape en Python

A continuación, se presentan algunos ejemplos de cómo utilizar la función shape en Python:

Ejemplo 1:

import numpy as np

# Crear un arreglo de 2 dimensiones
arreglo = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Obtener las dimensiones del arreglo
dimensiones = arreglo.shape

print(dimensiones) # Resultado: (2, 3)

En este ejemplo, creamos un arreglo de 2 dimensiones utilizando la librería NumPy. Luego, utilizamos la función shape para obtener las dimensiones del arreglo y guardamos el resultado en la variable dimensiones. Finalmente, imprimimos el valor de dimensiones y obtenemos como resultado la tupla (2, 3), que indica que el arreglo tiene 2 filas y 3 columnas.

Ejemplo 2:

import numpy as np

# Crear un arreglo de 3 dimensiones
arreglo = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

# Obtener las dimensiones del arreglo
dimensiones = arreglo.shape

print(dimensiones) # Resultado: (2, 2, 2)

En este ejemplo, creamos un arreglo de 3 dimensiones utilizando la librería NumPy. Luego, utilizamos la función shape para obtener las dimensiones del arreglo y guardamos el resultado en la variable dimensiones. Finalmente, imprimimos el valor de dimensiones y obtenemos como resultado la tupla (2, 2, 2), que indica que el arreglo tiene 2 matrices, cada una con 2 filas y 2 columnas.

En resumen, la función shape en Python es una herramienta útil para obtener las dimensiones de un arreglo. Nos permite comprender la estructura de los datos con los que estamos trabajando, lo cual facilita el procesamiento y análisis de los mismos.

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