Coletânea Python do ZERO às Redes Neurais Artificiais
Criando arrays de dimensões específicas
Uma vez que estamos trabalhando com dados em forma
matricial (convertidos e indexados como arrays numpy), uma característica importante a observar sobre os mesmos é sua forma representada, seu número de dimensões.
Posteriormente estaremos entendendo como realizar diversas operações entre arrays, mas por hora, raciocine que para que seja possível o cruzamento de dados entre arrays, as mesmas devem possuir formato compatível, nessa lógica, posteriormente veremos que para determinadas situações estaremos inclusive realizando a alteração do formato de nossas arrays para aplicação de certas funções.
Por hora, vamos entender da maneira correta como são
definidas as dimensões de uma array numpy.