numpy 普通方法

 

ndarray.ndim - 数组的维度：

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9

import numpy as np   # 创建一个一维数组 arr_1d = np.array([1, 2, 3]) print("数组:", arr_1d) print("数组的维度:", arr_1d.ndim)   数组: [1 2 3] 数组的维度: 1

　　

ndarray.shape - 数组的形状（维度大小）：

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9

import numpy as np   # 创建一个二维数组 arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr_2d) print("数组的形状:", arr_2d.shape) [[1 2 3]  [4 5 6]] 数组的形状: (2, 3)

　　

ndarray.size - 数组元素的总个数：

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

import numpy as np   # 创建一个三维数组 arr_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) print(arr_3d) print("数组元素的总个数:", arr_3d.size) [[[1 2]   [3 4]]   [[5 6] [7 8]]] 数组元素的总个数: 8

　　

ndarray.dtype - 数组元素的数据类型：

?

1 2 3 4

import numpy as np   arr_int = np.array([1, 2, 3], dtype=int) arr_float = np.array([1.1, 2.2, 3.3], dtype=float)

　　

改变数据类型

?

1 2 3 4

import numpy as np   arr = np.array([1, 2, 3]) arr_float = arr.astype(float)