NumPy中ndarray类型属性、创建和变换

最新推荐文章于 2025-05-19 16:33:46 发布
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博客推荐了嵩天的Python课程，给出课程链接，还推荐了练习平台。同时介绍了ndarray的属性，如.ndim、.shape等；创建方法，如np.array()、np.arrange()等；以及变换方法，如.reshape()、.resize()等。

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Point:

 

ndarray的属性：
 .ndim
 .shape
 .size
 .dtype
 .itemsize

 

                        

                       

 

ndarray的创建：
    前提import numpy as np    
    np.array()
    np.arrange()
    np.ones(shape)
    np.zeros()
    np.full(shape,val)
    np.ones_like(a)
    np.zeros_like(a)
    np.full_like(a,val)

 

ndarray的变换：
    .reshape()
    .resize()
    .flatten()

    .astype()

See you next time , ciao !

 

 

 

【Python Numpy】Ndarray属性
m0_62599305的博客
10-26 1069
NumPy（Numerical Python）是Python中用于科学计算的一个重要库，它提供了一个强大的多维数组对象（ndarray）以及一系列用于处理这些数组的函数。在本文中，我们将深入探讨NumPy数组对象（ndarray）的属性，了解如何访问和操作数组的各种信息。NumPy数组的属性是我们在操作和分析数据时经常使用的重要工具。在本文中，我们讨论了数组的形状、维度、数据类型、元素数量、大小等属性。了解和利用这些属性有助于更好地理解和操作NumPy数组。
numpy中的ndarray方法和属性
xyjikl
12-25 2778
[2, 8, 5], [3, 7, 4]]) >>> print x.flags  #返回数组内部的信息 C_CONTIGUOUS : True F_CONTIGUOUS : False OWNDATA : True WRITEABLE : True ALIGNED : True UPDATEIFCOPY : False >>> x.flat[2:6]   #将数组变为1维数组，并获取其中的一部分
NumPy 2.x 完全指南【十一】N 维数组对象（ndarray）
最新发布
记录知识、锤炼自我
05-19 1133
在之前的篇章中，有提到 ndarray 是 NumPy 中最重要的一个类，它表示 N 维数组对象，该对象是用于存放同类型元素的多维数组。接下来我们全面的了解一下 ndarray 。
Python: NumPy中的多维数组ndarray
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numpy 是使用python进行数据分析不可或缺的第三方库，非常多的科学计算工具都是基于 numpy 进行开发的。ndarray对象是用于存放同类型元素的多维数组，是numpy中的基本对象之一，另一个是func对象。本文主要内容是：1 、简单介绍ndarray对象；2、ndarray对象的常用属性；3、如何创建ndarray对象；4、ndarray元素访问。它的维度以及个维度上的元素个数由sha...
0_NumPy Ndarray 对象
博客
04-23 405
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。 ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。 ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。 ndarray 内部由以下内容组成： 一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。 数据类型或 dtype，描述在数组中的固定大小值的格...
numpy.ndarray
weixin_43163254的博客
05-05 1075
>>> import numpy as np >>> a = np.random.rand(5) >>> a array([0.26456759, 0.65047261, 0.76661875, 0.89258495, 0.3020745 ]) >>> dir(a) ['T', '__abs__', '__add__', '_...
Numpy-ndarray
roymustang的博客
10-26 239
NumpPy引用 使用NumPy库可以用 import numpy as np 其中as np是起一个别名，可以去掉as np，也可以改成别的名字，但是建议使用上述约定的别名 不用as np会使代码变长每次要numpy.改别的名字其他人并不一定熟悉 ndarray 这并不是一种科学计算方式 把一维数组a和b当做两个数据 numpy底层用c实现，可以减少大量的时间。 in out 是I...
Numpy之ndarray
qq_37385726的博客
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目录 代码 输出   代码 import numpy as np #ndarray类型 #创建一个含4个元素的数组，不进行矩阵操作 arr=np.array([1,2,3,4]) print(arr) #创建1X4的矩阵 a=np.array([[1,2,3,4]]) print(a) #创建1X4的矩阵，指定dtype为float，没有double... b=np.arr...
Numpy：数组对象（Ndarray）的属性
shield911的博客
04-11 2730
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录数组的属性内存布局属性数据类型属性其他属性 数组的属性 数组属性反映了数组本身固有的信息。通常，通过其属性访问数组允许您获取或者设置数组的内在属性，而无需创建新数组。属性是数组的核心部分，其中一些可以重置，无需创建新数组。数组的属性可以分为内存布局属性，数据类型属性，其他属性。 内存布局属性 以下属性包含有关数组内存布局的信息： 属性名 说明 ndarray.flags 数组内存布局的信息 ndarray.s.
NumPy学习笔记03.数组属性
重点记录机器人和自动驾驶相关领域的技术，尤其是计算机视觉，视觉SLAM等，不仅有前言文献或必备算法的学习，也会有实际应用的点滴经验
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1.数组属性 numpy数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。 numpy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有： 属性 说明 ndarray.ndim 秩，即轴的数量或维度的数量 ndarray.shape 数组的维度，对于矩阵，n行m列 ndarray.size 数组元素的总个数，相当于 .shape中n * m的值 ...
Python3：numpy的简单使用2(改变当前ndarray的类型和形状以及均匀分布和正太分布，去重)
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声明 当前的知识用于本人的复习，改变当前的ndarray的类型，去除重复的数据，序列化，生成均匀分布数据和正太分布的数据以及复习前面的matplotlib画图操作 1.操作一(改变类型，去重，序列化) 前面改变类型可以使用ndarray.dtype=dtype方式实现，这里使用其他方式实现 # 修改当前使用的类型 import numpy as np np_array = np.array(np...
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陆
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ndarray——N维数组 NumPy中基本的数据结构； 所有元素是同一种类型； 别名为array； 利于节省内存和提高CPU计算时间； 有丰富的函数。 ndarray数组属性 维度称为轴，轴的个数称为秩（rank）。 纵向为第0轴，横向为第1轴（axis） 基本属性 说明 ndarray.shape 维度 ndarray.ndim 秩 ndarray.size 元素总...
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NumPy与ndarray简介
xidianycy
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一、NumPy简介 NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括： 一个强大的N维数组对象ndrray；比较成熟的（广播）函数库；用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数 NumPy的优点： 对于同样的数值计算任务，使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多；NumPy中
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lass numpy.ndarray(shape, dtype=float, buffer=None, offset=0, strides=None, order=None) 数组对象表示由固定大小的项目组成的多维同构数组。关联的数据类型对象描述数组中每个元素的格式(字节顺序、占用内存的字节数、它是整数、浮点数还是其他什么，等等)。 数组应该使用数组、零或空来构造(参见下面的部分)。这里给出的参数...
Numpy学习笔记1——ndarray数组的属性、类型、创建、变换
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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。
numpy的ndarray的属性和方法有哪些
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NumPy中最基本的数据类型是`ndarray`，即N维数组，它除了可以存储多维数组外，还提供了丰富的属性和方法，方便对数组进行各种操作。下面列举了`ndarray`的常用属性和方法： **属性：** 1. `ndarray.shape`：表示数组的形状（即每个维度的大小），返回一个元组。 2. `ndarray.ndim`：表示数组的维度数。 3. `ndarray.size`：表示数组中元素的总个数。 4. `ndarray.dtype`：表示数组元素的数据类型。 5. `ndarray.itemsize`：表示数组中每个元素的字节大小。 6. `ndarray.data`：包含实际数组元素的缓冲区。 **方法：** 1. 数组创建 - `np.array()`：从列表、元组等序列对象创建数组。 - `np.zeros()`：创建全零数组。 - `np.ones()`：创建全一数组。 - `np.empty()`：创建空数组。 - `np.arange()`：创建一维数组，类似于Python的range函数。 - `np.linspace()`：创建指定范围内的等间隔一维数组。 - `np.eye()`：创建单位矩阵或者说对角线上元素为1的矩阵。 2. 数组操作 - 索引和切片：与Python中的列表类似，可以使用索引和切片来访问数组元素。 - 数组形状变换：`reshape()`、`resize()`、`transpose()`、`flatten()`等方法可以改变数组的形状。 - 数组连接：`concatenate()`、`stack()`、`hstack()`、`vstack()`等方法可以实现数组的连接操作。 - 数组拆分：`split()`、`hsplit()`、`vsplit()`等方法可以实现数组的拆分操作。 3. 数组计算 - 数组运算：支持加、减、乘、除、幂运算等基本算术运算。 - 通用函数：支持绝对值、三角函数、指数和对数函数等各种通用函数。 - 统计函数：支持计算数组的平均值、标准差、方差、最大值、最小值等统计函数。 4. 数组排序 - `sort()`、`argsort()`、`lexsort()`、`partition()`等方法可以实现数组的排序操作。 5. 数组文件读写 - `save()`、`savez()`、`load()`等函数可以实现NumPy数组的文件读写操作。 以上是`ndarray`的常用属性和方法，掌握这些属性和方法可以方便地对数组进行各种操作，实现各种数学和科学计算任务。
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