Numpy中ndim、shape、dtype、astype的用法

本文介绍numpy数组中这四个方法的区别ndim、shape、dtype、astype。

1.ndim

Numpy中ndim、shape、dtype、astype的用法_第1张图片

ndim返回的是数组的维度,返回的只有一个数,该数即表示数组的维度。

2.shape


shape:表示各位维度大小的元组。返回的是一个元组

对于一维数组:有疑问的是为什么不是(1,6),因为arr1.ndim维度为1,元组内只返回一个数。

对于二维数组:前面的是行,后面的是列,他的ndim为2,所以返回两个数。

对于三维数组:很难看出,下面打印arr3,看下它是什么结构。

Numpy中ndim、shape、dtype、astype的用法_第2张图片

先看最外面的中括号,包含[[1,2,3],[4,5,6]]和[[7,8,9],[10,11,12]],假设他们为数组A、B,就得到[A,B],如果A、B仅仅是一个数字,他的ndim就是2,这就是第一个数。但是A、B是(2,3)的数组。所以结合起来,这就是arr3的shape,为(2,2,3)。

将这种方法类比,也就可以推出4维、5维数组的shape。

3.dtype


dtype:一个用于说明数组数据类型的对象。返回的是该数组的数据类型。由于图中的数据都为整形,所以返回的都是int32。如果数组中有数据带有小数点,那么就会返回float64。

有疑问的是:整形数据不应该是int吗?浮点型数据不应该是float吗?

解答:int32、float64是Numpy库自己的一套数据类型。

4.astype

Numpy中ndim、shape、dtype、astype的用法_第3张图片

astype:转换数组的数据类型。

int32 --> float64        完全ojbk

float64 --> int32        会将小数部分截断

string_ --> float64        如果字符串数组表示的全是数字,也可以用astype转化为数值类型


注意其中的float,它是python内置的类型,但是Numpy可以使用。Numpy会将Python类型映射到等价的dtype上。


以上是这四个方法的简单用法,之后若有什么新发现再做补充。

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