数组属性
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2023-12-01
这一数组属性返回一个包含数组维度的元组,它也可以用于调整数组大小。
输出如下:
(2, 3)
示例 2
# 这会调整数组大小
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) a.shape = (3,2)
输出如下:
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
NumPy 也提供了reshape
函数来调整数组大小。
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = a.reshape(3,2)
print b
这一数组属性返回数组的维数。
示例 1
import numpy as np
a = np.arange(24) print a
输出如下:
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]
# 一维数组
import numpy as np
a = np.arange(24) a.ndim
# 现在调整其大小
b = a.reshape(2,4,3)
print b
输出如下:
[[[ 0, 1, 2]
[ 3, 4, 5]
[ 6, 7, 8]
[ 9, 10, 11]]
[[12, 13, 14]
[15, 16, 17]
[18, 19, 20]
[21, 22, 23]]]
这一数组属性返回数组中每个元素的字节单位长度。
示例 1
1
# 数组的 dtype 现在为 float32(四个字节)
import numpy as np
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.float32)
print x.itemsize
输出如下:
4
ndarray
对象拥有以下属性。这个函数返回了它们的当前值。
示例
下面的例子展示当前的标志。
import numpy as np
x = np.array([1,2,3,4,5])
print x.flags
输出如下: