NumPy 是 Python 中的一个重要的科学计算包,其核心是一个强大的 N 维数组对象 Ndarray

简介: 【6月更文挑战第18天】NumPy的Ndarray是科学计算的核心,具有ndim(维度数)、shape(各维度大小)、size(元素总数)和dtype(数据类型)属性。方法包括T(转置)、ravel()(扁平化)、reshape()(改变形状)、astype()(转换数据类型)、sum()(求和)及mean()(计算平均值)。更多属性和方法如min/max等可在官方文档中探索。

NumPy 是 Python 中的一个重要的科学计算包,其核心是一个强大的 N 维数组对象 Ndarray。Ndarray 对象有一些特殊的属性和方法,可以帮助我们更好地理解和操作这些对象。

  1. ndim 属性:该属性表示数组的维度数量,也称为秩。对于矩阵而言,就是行数和列数。
  2. shape 属性:该属性表示数组的形状,即每一维的大小。例如,一个 2 行 3 列的矩阵的形状为 (2, 3)。
  3. size 属性:该属性表示数组的元素总数。它是所有轴尺寸的乘积。
  4. dtype 属性:该属性表示数组元素的数据类型。
  5. T 属性:返回数组的转置。
  6. ravel() 方法:返回数组的一维版本,即扁平化数组。
  7. reshape() 方法:改变数组的形状,但不改变其内容。
  8. astype() 方法:改变数组元素的数据类型。
  9. sum() 方法:计算数组元素的总和。
  10. mean() 方法:计算数组元素的平均值。

以上是 Ndarray 对象的一些基本属性和方法,还有一些其他的属性和方法,如 min、max、argmin、argmax 等等,请参考 NumPy 官方文档进行学习。

相关文章
|
13小时前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 5
`NumPy`教程:使用`numpy.ones`创建全1数组,形如`numpy.ones(shape, dtype=None, order='C')`,参数`shape`定义数组形状,`dtype`指定数据类型,默认无类型,`order`设定内存布局,默认'C'(行优先)。
9 4
|
16小时前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 3
`NumPy`教程:使用`numpy.zeros`创建全零数组,形状为`shape`,数据类型默认为`float`,顺序默认为'C'(行主序)。`dtype`和`order`参数可自定义。
6 0
|
1天前
|
存储 Python
NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 1
**NumPy创建数组教程:** 使用`numpy.empty`快速生成未初始化的数组,形如`numpy.empty(shape, dtype=float, order='C')`,设定数组形状、数据类型和内存排列顺序。
13 4
|
1天前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 8
NumPy教程讲解数组属性,数组的秩表示维度数,如一维数组秩为1,二维为2。每个线性数组是轴,二维数组由两轴组成。`x=np.array([1,2,3,4,5])`,打印`x.flags`显示数组连续性、数据所有权、可写性等信息。
9 2
|
2天前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 7
NumPy教程:数组属性聚焦秩(rank)和轴(axis),表示维度数量。`ndarray.flags`揭示内存细节,如C/F_CONTIGUOUS标志指示数据连续性,OWNDATA检查内存所有权,WRITEABLE允许写入,ALIGNED确保硬件对齐,UPDATEIFCOPY涉及副本更新。
11 4
|
3天前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 4
NumPy数组的秩表示维度数,如一维数组秩为1,二维为2。每个线性数组是轴,二维数组含两个轴。`ndarray.shape`展示数组尺寸,返回一个元组,表示行数和列数(即秩)。此属性还能改变数组大小。
13 0
|
4天前
|
存储 索引 Python
NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 1
NumPy教程介绍数组属性:秩表示维度,如一维数组秩为1,二维为2。轴(axis)定义了数组的线性方向,axis=0操縱列,axis=1操纵行。关键属性包括:ndim-秩,shape-维度大小,size-元素总数,dtype-数据类型,itemsize-元素字节大小,flags-内存信息,real/imag-复数部分,data-元素缓冲区。
12 5
|
存储 JSON 数据格式
Python科学计算结果的存储与读取
Python科学计算结果的存储与读取 Python科学计算结果的存储与读取 总结于2019年3月17日  荆楚理工学院计算机工程学院 一、前言 显然,作为一名工科僧,执行科学计算,着用Python,快忘记Matlab吧。
1608 0
|
1天前
|
Python
告别低效!Python并查集:数据结构界的超级英雄,拯救你的编程人生!
【7月更文挑战第18天】并查集,数据结构超级英雄,用于不相交集合的合并与查询。Python实现包括初始化、查找根节点和合并操作。应用广泛,如社交网络分析、图论问题、集合划分等。示例代码展示了解决岛屿数量问题,统计连通的“1”单元格数。掌握并查集,提升编程效率,解决复杂问题。
15 6
|
3天前
|
算法 程序员 计算机视觉
Python并查集:数据结构界的肌肉男,让你在编程路上无所畏惧!
【7月更文挑战第16天】并查集,一种处理不相交集合合并与查询的数据结构,被誉为编程的“肌肉男”。它提供Find(找根节点)和Union(合并集合)操作,常用于好友关系判断、图像处理、集合合并等。Python实现中,路径压缩和按秩合并优化效率。并查集的高效性能使其成为解决问题的强大工具,助力程序员应对复杂挑战。
18 0