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Numpy?數據處理?ndarray使用詳解_python

作者：ZacheryZHANG ? 更新時間： 2022-10-24 編程語言

1. ndarray的屬性

數組的屬性反映了數組本身固有的信息。常用的查看數組屬性的相關語法如下表格所示：

屬性名稱 屬性解釋
ndarray.shape 數組維度的元組
ndarray.ndim 數組維數
ndarray.size 數組中的元素數量
ndarray.itemsize 一個數組元素的長度（字節）
ndarray.dtype 數組元素的類型

下面，我們將針對ndarray的各種屬性，進行代碼演示。

代碼演示如下所示：

import numpy as np
score = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [2, 2, 2]])
print(score.shape)  # 數組維度的元組
print(score.ndim)  # 數組維數
print(score.size)    # 數組中的元素數量
print(score.itemsize)  # 一個數組元素的長度（字節）
print(score.dtype)  # 數組元素的類型

代碼運行結果如下圖所示：

注意：關于數組的維度，想知道數組有幾維，最簡單的辦法就是看數組最外側有多少個中括號，以上代碼中傳入的數組score有兩個中括號，因此數組維數為2。

2. 數組的形狀

關于數組形狀，我們直接附上一段代碼來理解：

c = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [2, 2, 2]]])
print("c的數組維度：", c.shape)

以上代碼運行結果如下圖所示：

此處，輸出的結果(2,4,3)(2,4,3)(2,4,3)的含義為：在最外層有2個二維數組。在二維數組里面，有4個一維數組。在一維數組里，有3個元素。

3. ndarray的類型

dtype是numpy.dtype類型，基本上之前所接觸過的數據類型，這里面都支持。例如，bool、int32、int64、float32、uint8、complex64等等。

在我們創建array的同時是可以指定數組ndarray類型的。具體語法如下所示：

a = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [2, 2, 2]]], dtype=np.float32)
print(a.dtype)
print(a)

代碼運行結果如下圖所示：可以發現結果中的數組元素帶有小數點了。

當然，數組也可以存儲字符串：

b = np.array(["python", "hello", "1"], dtype=np.string_)
print(b)

運行結果如下圖所示：

原文鏈接：https://juejin.cn/post/7136941964393447454

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