NumPy 数组属性

NumPy 数组属性

一、重要 ndarray 对象属性

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
ndarray.dtype ndarray 对象的元素类型
ndarray.itemsize ndarray 对象中每个元素的大小,以字节为单位
ndarray.flags ndarray 对象的内存信息
ndarray.real ndarray元素的实部
ndarray.imag ndarray 元素的虚部
ndarray.data 包含实际数组元素的缓冲区,由于一般通过数组的索引获取元素,所以通常不需要使用这个属性。

二、代码演示

import numpy as np

# 创建
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print('data:', data)
# 秩
print('秩:', data.ndim)
# 数组的维度
print('数组的维度:', data.shape)
# 数组元素的总个数
print('数组元素的总个数:', data.size)
# ndarray 对象的元素类型
print('ndarray 对象的元素类型;', data.dtype)
# ndarray 对象中每个元素的大小,以字节为单位
print('每个元素的大小:', data.itemsize)
# ndarray 对象的内存信息
print('内存信息:', data.flags)
# ndarray元素的实部
print('实部:', data.real)
# ndarray 元素的虚部
print('虚部:', data.imag)
# 实际数组元素的缓冲区(由于一般通过数组的索引获取元素,所以通常不需要使用这个属性)
print('data:', data.data)

data: [[1 2]
[3 4]
[5 6]]
秩: 2
数组的维度: (3, 2)
数组元素的总个数: 6
ndarray 对象的元素类型; int32
每个元素的大小: 4
内存信息: C_CONTIGUOUS : True
F_CONTIGUOUS : False
OWNDATA : True
WRITEABLE : True
ALIGNED : True
WRITEBACKIFCOPY : False
UPDATEIFCOPY : False

实部: [[1 2]
[3 4]
[5 6]]
虚部: [[0 0]
[0 0]
[0 0]]
data:

你可能感兴趣的:(python,大数据,python,矩阵,线性代数,numpy)