Aula Numpy 02 - Verificando propriedades dos arrays

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{
 "cells": [
 {
 "cell_type": "markdown",
 "metadata": {},
 "source": [
 "# Verificando propriedades de um ndarray"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "# Importando o NumPy\n",
 "import numpy as np"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "# Cria um ndarray com 10 elementos entre 0 e 9\n",
 "a1D = np.random.randint(0, 10, 10)\n",
 "a1D"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {
 "scrolled": true
 },
 "outputs": [],
 "source": [
 "a2D = np.random.randint(1, 101, (4,5)) # Cria um ndarray de 4 linhas x 5 colunas com elementos entre 1 e 100\n",
 "a2D"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "a3D = np.random.random((3,4,5)) # Cria um ndarray de 3 páginas x 4 linhas x 5 colunas com elementos entre 0 e 1\n",
 "a3D"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "markdown",
 "metadata": {},
 "source": [
 "### Verificando o formato e quantidade de dimensões de um array - shape e dim"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "# A propriedade shape retorna o formato do array\n",
 "a1D.shape"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "a2D.shape"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "a3D.shape"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "# A propriedade ndim retorna o números de dimensões do array\n",
 "a1D.ndim"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "a2D.ndim"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "a3D.ndim"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "markdown",
 "metadata": {},
 "source": [
 "### Verificando o tamanho das dimensões de um array - len"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "len(a1D) # Retorna o tamanho da 1a dimensão (quantidade de colunas)"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "len(a2D) # Retorna o tamanho da 1a dimensão (quantidade de linhas)"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "len(a2D[0]) # Retorna o tamanho da 2a dimensão (quantidade de colunas)"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "len(a3D) # Retorna o tamanho da 1a dimensão (quantidade de páginas)"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "len(a3D[0]) # Retorna o tamanho da 2a dimensão (quantidade de linhas)"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "len(a3D[0][0]) # Retorna o tamanho da 3a dimensão (quantidade de colunas)"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "markdown",
 "metadata": {},
 "source": [
 "### Verificando a quantidade de elementos de um array - size"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "a1D.size"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "a2D.size"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "a3D.size"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "markdown",
 "metadata": {},
 "source": [
 "### Verificando o tipo dos elementos um array - dtype"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "a1D.dtype"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "a1D.dtype.name"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "a2D.dtype"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "a2D.dtype.name"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "a3D.dtype"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": [
 "a3D.dtype.name"
 ]
 },
 {
 "cell_type": "code",
 "execution_count": null,
 "metadata": {},
 "outputs": [],
 "source": []
 }
 ],
 "metadata": {
 "kernelspec": {
 "display_name": "Python 3",
 "language": "python",
 "name": "python3"
 },
 "language_info": {
 "codemirror_mode": {
 "name": "ipython",
 "version": 3
 },
 "file_extension": ".py",
 "mimetype": "text/x-python",
 "name": "python",
 "nbconvert_exporter": "python",
 "pygments_lexer": "ipython3",
 "version": "3.7.3"
 }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}