numpy中数据类型及常见属性介绍

ndarray常用属性：

ndarray.dtype：
因为数组中只能存储同一种数据类型，因此可以通过dtype获取数组中的元素的数据类型。以下是ndarray.dtype的常用的数据类型：

我们可以看到，Numpy中关于数值的类型比Python内置的多得多，这是因为Numpy为了能高效处理处理海量数据而设计的。举个例子，比如现在想要存储上百亿的数字，并且这些数字都不超过254（一个字节内），我们就可以将dtype设置为int8，这样就比默认使用int64更能节省内存空间了。类型相关的操作如下：
1 默认的数据类型：

import numpy as np
a1 = np.array([1,2,3])
print(a1.dtype) 
# 如果是windows系统，默认是int32
# 如果是mac或者linux系统，则根据系统来

2 指定dtype

import numpy as np
a1 = np.array([1,2,3],dtype=np.int64)
# 或者 a1 = np.array([1,2,3],dtype="i8")
print(a1.dtype)

3 修改dtype：

import numpy as np
a1 = np.array([1,2,3])
print(a1.dtype) # window系统下默认是int32
# 以下修改dtype
a2 = a1.astype(np.int64) # astype不会修改数组本身，而是会将修改后的结果返回
print(a2.dtype)

ndarray.size：
获取数组中总的元素的个数。比如有个二维数组：

 import numpy as np
 a1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
 print(a1.size) #打印的是6，因为总共有6个元素

ndarray.ndim
数组的维数。比如：

   a1 = np.array([1,2,3])
   print(a1.ndim) # 维度为1
   a2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
   print(a2.ndim) # 维度为2
   a3 = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])
   print(a3.ndim) # 维度为3

ndarray.shape：
数组的维度的元组。比如以下代码：

   a1 = np.array([1,2,3])
   print(a1.shape) # 输出(3,)，意思是一维数组，有3个数据

   a2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
   print(a2.shape) # 输出(2,3)，意思是二位数组，2行3列

   a3 = np.array([
       [
           [1,2,3],
           [4,5,6]
       ],
       [
           [7,8,9],
           [10,11,12]
       ]
   ])
   print(a3.shape) # 输出(2,2,3)，意思是三维数组，总共有2个元素，每个元素是2行3列的

另外，我们还可以通过ndarray.reshape来重新修改数组的维数。示例代码如下：

   a1 = np.arange(12) #生成一个有12个数据的一维数组
   print(a1) 

   a2 = a1.reshape((3,4)) #变成一个2维数组，是3行4列的
   print(a2)

   a3 = a1.reshape((2,3,2)) #变成一个3维数组，总共有2块，每一块是2行2列的
   print(a3)

   a4 = a2.reshape((12,)) # 将a2的二维数组重新变成一个12列的1维数组
   print(a4)

   a5 = a2.flatten() # 不管a2是几维数组，都将他变成一个一维数组
   print(a5)

注意，reshape并不会修改原来数组本身，而是会将修改后的结果返回。如果想要直接修改数组本身，那么可以使用resize来替代reshape。

ndarray.itemsize：
数组中每个元素占的大小，单位是字节。比如以下代码：

   a1 = np.array([1,2,3],dtype=np.int32)
   print(a1.itemsize) # 打印4，因为每个字节是8位，32位/8=4个字节