Array tridimensional

data2 = np.random.randint ( 5 , size = ( 3 , 4 ))

print ( data2 )

print ( data2.shape )

Para o próximo exemplo criamos uma variável de nome data2 que recebe, da mesma forma que o exemplo anterior, a função np.random.randint( ) atribuída para si, agora substituindo o valor de size por dois valores (3, 4), estamos definindo manualmente que o tamanho dessa array deverá ser de 3 linhas e 4 colunas, respectivamente. Uma array bidimensional.

Como esperado, por meio da função print( ) vemos a array em si com seu conteúdo, novamente via data2.shape vemos o formato esperado.

Array tridimensional

data3 = np.random.randint ( 5 , size = ( 5 , 3 , 4 ))

print ( data3 )

print ( data3.shape )

Seguindo com a mesma lógica, criamos a variável data3 que chama a função np.random.randint( ), alterando novamente o número definido para o parâmetro size, agora com 3 parâmetros, estamos definindo uma array de formato tridimensional.

Nesse caso, importante entender que o primeiro dos três

parâmetros se refere ao número de camadas que a array terá em sua terceira dimensão, enquanto o segundo parâmetro define o número de linhas e o terceiro parâmetro o número de colunas.

Como esperado, 5 camadas, cada uma com 3 linhas e 4 colunas, preenchida com números gerados aleatoriamente entre 0 e 5.

data4 = np.array ([[ 1 , 2 , 3 , 4 ], [ 1 , 3 , 5 , 7 ]])

print ( data4 )

Entendidos os meios de como gerar arrays com valores aleatórios, podemos agora entender também que é perfeitamente possível criar arrays manualmente, usando de dados em formato de lista para a construção da mesma. Repare que seguindo uma lógica parecida com o que já foi visto anteriormente, aqui temos duas listas de números, consequentemente, teremos uma array bidimensional.