NumPy 数组属性

本章节我们将来了解 NumPy 数组的一些基本属性。

NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的维度，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。

在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩，就是数组的维数。

很多时候可以声明 axis。axis=0，表示沿着第 0 轴进行操作，即对每一列进行操作；axis=1，表示沿着第1轴进行操作，即对每一行进行操作。

NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有：

ndarray.ndim

ndarray.ndim 用于返回数组的维数，等于秩。

# 实例 1
import numpy as np 
 
a = np.arange(24)  
print (a.ndim)             # a 现只有一个维度
# 现在调整其大小
b = a.reshape(2,4,3)  # b 现在拥有三个维度
print (b.ndim)

输出结果为：

1
3

ndarray.shape

ndarray.shape 表示数组的维度，返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即 ndim 属性(秩)。比如，一个二维数组，其维度表示"行数"和"列数"。

ndarray.shape 也可以用于调整数组大小。

# 实例 2
import numpy as np  
 
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])  
print (a.shape)

输出结果为：

(2, 3)

调整数组大小。

# 实例 3
import numpy as np 
 
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 
a.shape =  (3,2)  
print (a)

输出结果为：

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

NumPy 也提供了 reshape 函数来调整数组大小。

# 实例 4
import numpy as np 
 
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 
b = a.reshape(3,2)  
print (b)

输出结果为：

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

ndarray.itemsize

ndarray.itemsize 以字节的形式返回数组中每一个元素的大小。

例如，一个元素类型为 float64 的数组 itemsize 属性值为 8(float64 占用 64 个 bits，每个字节长度为 8，所以 64/8，占用 8 个字节），又如，一个元素类型为 complex32 的数组 item 属性为 4（32/8）。

# 实例 5
import numpy as np 
 
# 数组的 dtype 为 int8（一个字节）  
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.int8)  
print (x.itemsize)
 
# 数组的 dtype 现在为 float64（八个字节） 
y = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.float64)  
print (y.itemsize)

输出结果为：

1
8

ndarray.flags

ndarray.flags 返回 ndarray 对象的内存信息，包含以下属性：

# 实例 6
import numpy as np 
 
x = np.array([1,2,3,4,5])  
print (x.flags)

输出结果为：

  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : True
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  WRITEBACKIFCOPY : False
  UPDATEIFCOPY : False

结束语

今天学习的是PythonNumPy 数组属性学会了吗。 今天学习内容总结一下：

1. NumPy 数组属性
2. ndarray.ndim
3. ndarray.shape
4. ndarray.itemsize
5. ndarray.flags