Numpy基本操作-维数组对象-重塑数组-数组的拷贝

最新推荐文章于 2025-04-11 17:52:05 发布

QiuBeiXianSeng

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分类专栏： numpy基本操作重塑数组数组拷贝文章标签： python numpy 列表

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/QiuBeiXianSeng/article/details/108140269

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本文介绍了Numpy的基本操作，包括查看数组的维度和形状，详细讲解了N-维数组对象以及如何进行重塑，如一维转多维和多维转一维。还探讨了asarray与array的区别，以及数组的拷贝概念，包括浅拷贝和深拷贝，并提供了各种创建特定值数组的方法。

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Numpy基本操作

数组形状

arr.ndim
查看数组的维度，返回值为整数

arr.shape
查看数组的，返回值为元组

N-维数组对象

一维
在这里插入图片描述
代码展示：

import numpy as np

arr = np.array(range(6))
arr
# 数组的维度   
arr.ndim     # 1维

# 查看数组的形状
arr.shape   # (6,)--> 1.元组 （元组里只有一个元素的时候会自动添加一个逗号）

二维
在这里插入图片描述
代码展示：

# 0轴代表行  1轴代表列
arr1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
arr1

# 查看数组的维度
arr.ndim   # 二维

# 查看数组的形状
arr1.shape # 两行三列（行，列）

arr2 = np.array([[1,2,3],[4,5]])  # 注意：不对等的则是一维，把子列表当成独立的列表对象
arr2
<

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