探索NumPy数组——查看属性

最新推荐文章于 2025-07-08 19:16:31 发布

追逐程序梦想者

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文章标签： numpy python 开发语言

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本文探讨了NumPy数组的创建及其属性，包括数组形状、维度数、元素总数、数据类型和元素占用字节数。通过示例展示了如何查看和改变数组形状，以及创建特定数据类型的数组。

探索NumPy数组——查看属性

NumPy是一种用于科学计算的Python库，它提供了高性能多维数组对象以及对这些数组进行操作的工具。在使用NumPy处理数据时，我们需要对数组进行深入了解。本文将介绍如何查看NumPy数组的各种属性。

创建NumPy数组

首先，我们来创建一个二维数组示例：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3],</

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python数组属性的查询于更改

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查看数组的行数和列数 from numpy import array a=array([[1,1],[2,2],[3,3]]) print(a.shape) 结果：提取数组的行数或列数 from numpy import array a=array([[1,1],[2,2],[3,3]]) print(a.shape) print(a.shape[0]) print(a.shape[1]) 结果：查看数组的元素个数 from numpy import array a=array([[1,1],[2

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一.查看数组的行数和列数描述查看数组的行数和列数用法和参数数组.shape 返回值元组实例代码展示 import numpy as np # 查看数组的行数和列数 arr = np.array( [ [1, 2], [3, 4], [5, 6] ] ) print(arr.shape) print(f"数组的行数:{arr.shape[0]}") print(f"数组的列数:{arr.shape[1]}")

Numpy-查看数组的属性

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import numpy as np #定义一个矩阵 array = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print(array) [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] #查看矩阵的维度矩阵有几个方括号就是几维的矩阵 print(array.ndim) 3 #查看矩阵的形状 print(array.shape) (3,3) 即三行三列 #查看矩阵的大小，输出矩阵中有多少个数 print(array.size) 9 #查看矩阵中元素的属性，

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import numpy as np a1 = np.array([1,2,3,4],dtype=np.complex128) print(a1) print("数据类型",type(a1)) #打印数组数据类型 print("数组元素数据类型：",a1.dtype) #打印数组元素数据类型 print("数组元素总数：",a1.size) #打印数组尺寸，即数组元素总数 print("数组形状：",a1.shape) #.

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作为数据分析三巨头Pandas、matplotlib、NumPy之一，必然要给足面子单独拿出来讲解一波。NumPy应用场景十分宽泛，Pandas很多函数转换后也都是NumPy数组类型的数据结构。在机器学习、深度学习以及一些数据处理操作中使用的频率甚至比Pandas都高。而且NumPy功能强大，使用起来也十分便捷，支持多种复杂操作。平时我的Pandas以及一些机器学习的文章都有用到NumPy，但是博客内容并没有详细解答NumPy的操作也没有记录有关NumPy操作的一些具体函数解答。