numpy.memmap.shape#

атрибут

memmap.shape#

Кортеж размерностей массива.

Свойство shape обычно используется для получения текущей формы массива, но также может использоваться для изменения формы массива на месте путем присвоения кортежа измерений массива. Как и в numpy.reshape, одно из новых измерений формы может быть -1, в этом случае его значение выводится из размера массива и оставшихся измерений. Изменение формы массива на месте не удастся, если требуется копия.

Предупреждение

Установка arr.shape не рекомендуется и может быть устаревшим в будущем. Использование ndarray.reshape является предпочтительным подходом.

Смотрите также

numpy.shape: Эквивалентная функция-геттер.
numpy.reshape: Функция, аналогичная установке shape.
ndarray.reshape: Метод, аналогичный установке shape.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> 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 "", line 1, in 
ValueError: cannot reshape array of size 24 into shape (3,6)
>>> np.zeros((4,2))[::2].shape = (-1,)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
AttributeError: Incompatible shape for in-place modification. Use
`.reshape()` to make a copy with the desired shape.