NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 1
NumPy 数组属性
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:
属性 说明
ndarray.ndim 数组的秩(rank),即数组的维度数量或轴的数量。
ndarray.shape 数组的维度,表示数组在每个轴上的大小。对于二维数组(矩阵),表示其行数和列数。
ndarray.size 数组中元素的总个数,等于 ndarray.shape 中各个轴上大小的乘积。
ndarray.dtype 数组中元素的数据类型。
ndarray.itemsize 数组中每个元素的大小,以字节为单位。
ndarray.flags 包含有关内存布局的信息,如是否为 C 或 Fortran 连续存储,是否为只读等。
ndarray.real 数组中每个元素的实部(如果元素类型为复数)。
ndarray.imag 数组中每个元素的虚部(如果元素类型为复数)。
ndarray.data 实际存储数组元素的缓冲区,一般通过索引访问元素,不直接使用该属性。