Trois attributs permettent de caractériser un tableau NumPy à une, deux ou \(n\) dimensions :
ndim : le nombre de dimensions
(ou le nombre d'axes) du tableau ;
shape : un tuple de taille ndim
qui donne l'extension (la longueur)
du tableau le long de chaque axe ;
dtype : le type des éléments du tableau.
Ainsi, pour le cas particulier d'un tableau unidimensionnel (vecteur),
import numpy as np
x = np.linspace(-2,3,10)
nous avons affaire à un objet à une dimension, de forme \((10,)\) et dont les éléments sont des nombres en virgule flottante :
print(x.ndim)
print(x.shape)
print(x.dtype)
1
(10,)
float64
On note que l'attribut shape est bien un
tuple.
Dernière compilation: 2025-05-28 (06:27:04)
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