<jupyter_start><jupyter_text>Verificando propriedades de um ndarray<jupyter_code># Importando o NumPy
import numpy as np
# Cria um ndarray com 10 elementos entre 0 e 9
a1D = np.random.randint(0, 10, 10)
a1D
a2D = np.random.randint(1, 101, (4,5)) # Cria um ndarray de 4 linhas x 5 colunas com elementos entre 1 e 100
a2D
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
a3D<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Verificando o formato e quantidade de dimensões de um array - shape e dim<jupyter_code># A propriedade shape retorna o formato do array
a1D.shape
a2D.shape
a3D.shape
# A propriedade ndim retorna o números de dimensões do array
a1D.ndim
a2D.ndim
a3D.ndim<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Verificando o tamanho das dimensões de um array - len<jupyter_code>len(a1D) # Retorna o tamanho da 1a dimensão (quantidade de colunas)
len(a2D) # Retorna o tamanho da 1a dimensão (quantidade de linhas)
len(a2D[0]) # Retorna o tamanho da 2a dimensão (quantidade de colunas)
len(a3D) # Retorna o tamanho da 1a dimensão (quantidade de páginas)
len(a3D[0]) # Retorna o tamanho da 2a dimensão (quantidade de linhas)
len(a3D[0][0]) # Retorna o tamanho da 3a dimensão (quantidade de colunas)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Verificando a quantidade de elementos de um array - size<jupyter_code>a1D.size
a2D.size
a3D.size<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Verificando o tipo dos elementos um array - dtype<jupyter_code>a1D.dtype
a1D.dtype.name
a2D.dtype
a2D.dtype.name
a3D.dtype
a3D.dtype.name<jupyter_output><empty_output>
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