{"id":218,"date":"2023-09-20T20:19:00","date_gmt":"2023-09-20T23:19:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/?p=218"},"modified":"2023-05-24T21:19:36","modified_gmt":"2023-05-25T00:19:36","slug":"forma-numpy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/forma-numpy\/","title":{"rendered":"Forma de Matriz\u00a0NumPy"},"content":{"rendered":"\n

O Numpy tem poder manipular formatos de uma matriz, na qual auxilia no desenvolvimento de elaborar diferentes formas de matrizes num\u00e9ricas.<\/p>\n\n\n\n

Contudo, este poder de manipular as formas de uma matriz na biblioteca numpy \u00e9 muito importante elabora\u00e7\u00e3o de l\u00f3gica de programa\u00e7\u00e3o em Machine Learning por exemplo.<\/p>\n\n\n\n

Contudo por falar em Machine Learning, caso voc\u00ea leitor entusiasta da \u00e1rea de programa\u00e7\u00e3o, Machine Learning e afins segue uma dica bem interessante de um curso que se chama introdu\u00e7\u00e3o a ci\u00eancia de dados.<\/p>\n\n\n\n

O autor \u00e9 o Professor Mestre pela Unicamp Eder Carlos Fernandes, este curso aborda conceitos de Numpy aplicado a ci\u00eancia de dados entre outras bibliotecas para come\u00e7ar seus primeiros projetos de ci\u00eancia de dados.<\/p>\n\n\n\n

Caso seja iniciante em Python n\u00e3o se preocupe este curso foi feito para leigos assunto, e quem \u00e9 avan\u00e7ado no assunto pode tamb\u00e9m desfrutar deste conhecimento, para saber mais clique aqui.<\/a><\/p>\n\n\n\n

De volta ao assunto dos tipos de dados  Numpy ser\u00e1 falado neste post sobre tipos de dados primeiro da linguagem Python, tipos de dados na linguagem Numpy e veremos alguns exemplos que podem ser feito no Jupter notebook ou Colab.<\/p>\n\n\n\n

Para utilizarmos esta bibliteca Python em nossos c\u00f3digos, deve se instalar primeiro, se caso n\u00e3o sabe como clique no link a abaixo<\/p>\n\n\n\n

Numpy biblioteca Python, o que \u00e9? Como funciona?<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n

o que \u00e9 a forma de uma matriz numpy?<\/h2>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

A forma de uma matriz numpy \u00e9 uma propriedade que descreve a estrutura e as dimens\u00f5es da matriz. Ela indica o n\u00famero de elementos em cada dimens\u00e3o da matriz, ou seja, o n\u00famero de linhas e colunas.<\/p>\n\n\n\n

Contudo no NumPy, a forma de uma matriz \u00e9 representada por uma tupla de n\u00fameros inteiros n\u00e3o negativos. Por exemplo, uma matriz bidimensional (2D) com 3 linhas e 4 colunas teria uma forma representada como (3, 4). <\/p>\n\n\n\n

Contudo significa que a matriz possui 3 elementos na dimens\u00e3o das linhas e 4 elementos na dimens\u00e3o das colunas.<\/p>\n\n\n\n

Contudo a forma da matriz numpy \u00e9 importante porque fornece informa\u00e7\u00f5es da estrutura da matriz e permite realizar opera\u00e7\u00f5es adequadas, como indexa\u00e7\u00e3o, slicing e opera\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas.<\/p>\n\n\n\n

A forma usa-se para verificar a consist\u00eancia das dimens\u00f5es durante a manipula\u00e7\u00e3o de matrizes para realizar opera\u00e7\u00f5es que dependem da forma, na transposi\u00e7\u00e3o da matriz.<\/p>\n\n\n\n

Obter a forma de uma matriz<\/h2>\n\n\n\n

Contudo no NumPy, uma matriz possui uma forma que descreve o n\u00famero de elementos em cada dimens\u00e3o. A forma de uma matriz pode ser obtida utilizando o atributo shape<\/code>. <\/p>\n\n\n\n

Uma matriz bidimensional com 3 linhas e 4 colunas tem forma de (3, 4), possuindo 3 elementos nas linhas e 4 elementos nas colunas.<\/p>\n\n\n\n

A forma de uma matriz numpy \u00e9 uma informa\u00e7\u00e3o essencial para entender a sua estrutura e manipul\u00e1-la adequadamente. <\/p>\n\n\n\n

Pode ser usada para verificar dimens\u00f5es da matriz, garantir que as opera\u00e7\u00f5es sejam realizadas corretamente e realizar opera\u00e7\u00f5es de slicing ou indexa\u00e7\u00e3o em elementos espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n

No exemplo mencionado anteriormente, se tivermos uma matriz mat<\/code> com forma (3, 4), podemos acessar o n\u00famero de linhas usando mat.shape[0]<\/code> e o n\u00famero de colunas usando mat.shape[1]<\/code>. <\/p>\n\n\n\n

Essas informa\u00e7\u00f5es podem ser \u00fateis ao percorrer a matriz, aplicar opera\u00e7\u00f5es espec\u00edficas em cada dimens\u00e3o ou realizar c\u00e1lculos com base nas dimens\u00f5es da matriz.<\/p>\n\n\n\n

Exemplos pr\u00e1ticos de formas de uma matriz<\/h2>\n\n\n\n

Ser\u00e1 visto dois exemplos c\u00f3digos de como aplicar a forma de uma matriz. <\/p>\n\n\n\n

Primeiro exemplo<\/h2>\n\n\n\n

Veja um exemplo mais pratico no c\u00f3digo abaixo<\/p>\n\n\n\n

import numpy as np\nmat = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])\nprint(mat.shape)<\/code><\/pre>\n\n\n\n
O c\u00f3digo acima importa a biblioteca NumPy sob o nome “np” e cria uma matriz bidimensional chamada “mat”. A matriz “mat” \u00e9 definida usando a fun\u00e7\u00e3o “array” do NumPy e cont\u00e9m dois arrays internos. O primeiro array interno [1, 2, 3, 4] representa a primeira linha da matriz, e o segundo array interno [5, 6, 7, 8] representa a segunda linha.<\/p>\n\n\n\n
Em seguida, o c\u00f3digo utiliza a fun\u00e7\u00e3o “shape” para obter a forma da matriz “mat”. A fun\u00e7\u00e3o “shape” \u00e9 um m\u00e9todo do objeto numpy.ndarray que retorna uma tupla com as dimens\u00f5es da matriz. No caso desse c\u00f3digo, o resultado da fun\u00e7\u00e3o “shape” \u00e9 (2, 4), o que indica que a matriz “mat” possui 2 linhas e 4 colunas.<\/p>\n\n\n\n
Por fim, o c\u00f3digo imprime o resultado usando a fun\u00e7\u00e3o “print”, exibindo a forma da matriz “mat” no formato (2, 4).<\/p>\n\n\n\n
Segundo exemplo<\/h2>\n\n\n\n
Veja abaixo mais um exemplo pr\u00e1tico:<\/p>\n\n\n\n
import numpy as np\nmat = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)\nprint(mat)\nprint('A forma do array :', mat.shape)<\/code><\/pre>\n\n\n\n
 <\/p>\n\n\n\n
O c\u00f3digo acima importa a biblioteca NumPy sob o nome “np” e cria um array unidimensional chamado “mat”. O array “mat” \u00e9 definido usando a fun\u00e7\u00e3o “array” do NumPy contendo elementos [1, 2, 3, 4].<\/p>\n\n\n\n
Al\u00e9m disso, \u00e9 especificado o argumento opcional “ndmin=5” na fun\u00e7\u00e3o “array”. Esse argumento define a dimens\u00e3o m\u00ednima do array como 5, mesmo que o array original seja unidimensional.<\/p>\n\n\n\n
Em seguida, o c\u00f3digo imprime o array “mat” usando a fun\u00e7\u00e3o “print”, exibindo [1, 2, 3, 4]. Em seguida, ele imprime a forma do array usando a fun\u00e7\u00e3o “shape”, exibindo (1, 1, 1, 1, 4). Isso indica que o array “mat” possui 5 dimens\u00f5es, sendo a primeira dimens\u00e3o com tamanho 1, a segunda dimens\u00e3o com tamanho 1, a terceira dimens\u00e3o com tamanho 1, a quarta dimens\u00e3o com tamanho 1 e a quinta dimens\u00e3o com tamanho 4.<\/p>\n\n\n\n
Contudo neste pequeno post aprendemos com funciona a forma de uma matriz Numpy, na qual vimos como \u00e9 facil entender os tipos de dados da biblioteca.<\/p>\n\n\n\n
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Espero que tenham gostado<\/p>\n\n\n\n
Um forte abra\u00e7o a todos<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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