numpy学习系列1

  1. dtype是data type的缩写, 我们可以通过dtype属性来查询元素的类型.
>>> x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.int32)
>>> x.dtype
dtype('int32')
  1. 取出第i行第j列的元素,我们可以通过两种方式来实现这一点.
>>> x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.int32)
>>> x[1, 2]
6
>>> x[1][2]
6
  1. 取出第i行,我们通过切片的方式来实现这一点.
>>> x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.int32)
>>> y = x[1, :]
>>> y
array([4, 5, 6], dtype=int32)
  1. 关于keepdims参数的理解.
    keepdims参数可见于大量的numpy函数,例如all、any、 sum等函数. 对其的正确使用可帮助我们提高效率.
    keepdims是指保持array数据的维度,即ndim保持不变,但是shape可能会发生变化.
>>> x = np.array([[1, 4, 2], [6, 1, 8]], dtype=np.int32)
>>> y = np.all(x, keepdims=True)
>>> y.ndim
2
>>> x.ndim
2
>>> y.shape
(1, 1)
>>> x.shape
(2, 3)

值得注意的是是否使用keepdims不会影响内容, 只是会影响结构.

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