O método ndim é a resposta igualmente o método shape.
O método ndim é a resposta igualmente o método shape.
Olá Luiz, tudo bem com você?
O método .shape e a função np.shape() são usados para obter as dimensões de um array no NumPy. Ambos retornarão uma tupla que indica o número de elementos (linhas e colunas) presentes em cada dimensão do array.
O método .ndim, por outro lado, retorna o número de dimensões do array. Por exemplo, para um array bidimensional (como uma matriz), ele retornará 2.
Veja a seguir um exemplo:
url = 'https://raw.githubusercontent.com/allanspadini/numpy/dados/bytebank.csv'
import numpy as np
dado= np.loadtxt(url, delimiter=',',skiprows=1,dtype=float)
Se usarmos dado.shape ou np.shape(dado), obteremos uma tupla, digamos (m, n), onde m é o número de linhas e n é o número de colunas.Se usarmos dado.ndim, obteremos 2, que é o número de dimensões do array.
Portanto, para determinar as dimensões corretas de um array, você pode usar tanto dado.shape quanto np.shape(dado). E para saber o número de dimensões, você pode usar dado.ndim.
Espero ter ajudado. Conte com o apoio do Fórum na sua jornada. Fico à disposição. Abraços e bons estudos!