NumPy 數(shù)組屬性的具體使用
更新時(shí)間：2022年08月15日 11:08:29 作者：卑微小鐘
本文主要介紹了NumPy 數(shù)組屬性的具體使用，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
一、重要 ndarray 對(duì)象屬性
| 屬性 | 說明 |
|---|---|
| ndarray.ndim | 秩，即軸的數(shù)量或維度的數(shù)量 |
| ndarray.shape | 數(shù)組的維度，對(duì)于矩陣，n 行 m 列 |
| ndarray.size | 數(shù)組元素的總個(gè)數(shù)，相當(dāng)于 .shape 中 n*m 的值 |
| ndarray.dtype | ndarray 對(duì)象的元素類型 |
| ndarray.itemsize | ndarray 對(duì)象中每個(gè)元素的大小，以字節(jié)為單位 |
| ndarray.flags | ndarray 對(duì)象的內(nèi)存信息 |
| ndarray.real | ndarray元素的實(shí)部 |
| ndarray.imag | ndarray 元素的虛部 |
| ndarray.data | 包含實(shí)際數(shù)組元素的緩沖區(qū)，由于一般通過數(shù)組的索引獲取元素，所以通常不需要使用這個(gè)屬性。 |
二、代碼演示
import numpy as np
# 創(chuàng)建
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print('data：', data)
# 秩
print('秩:', data.ndim)
# 數(shù)組的維度
print('數(shù)組的維度：', data.shape)
# 數(shù)組元素的總個(gè)數(shù)
print('數(shù)組元素的總個(gè)數(shù)：', data.size)
# ndarray 對(duì)象的元素類型
print('ndarray 對(duì)象的元素類型；', data.dtype)
# ndarray 對(duì)象中每個(gè)元素的大小，以字節(jié)為單位
print('每個(gè)元素的大小：', data.itemsize)
# ndarray 對(duì)象的內(nèi)存信息
print('內(nèi)存信息：', data.flags)
# ndarray元素的實(shí)部
print('實(shí)部：', data.real)
# ndarray 元素的虛部
print('虛部：', data.imag)
# 實(shí)際數(shù)組元素的緩沖區(qū)(由于一般通過數(shù)組的索引獲取元素，所以通常不需要使用這個(gè)屬性)
print('data：', data.data)data： [[1 2]
[3 4]
[5 6]]
秩: 2
數(shù)組的維度： (3, 2)
數(shù)組元素的總個(gè)數(shù)： 6
ndarray 對(duì)象的元素類型； int32
每個(gè)元素的大?。?4
內(nèi)存信息： C_CONTIGUOUS : True
F_CONTIGUOUS : False
OWNDATA : True
WRITEABLE : True
ALIGNED : True
WRITEBACKIFCOPY : False
UPDATEIFCOPY : False實(shí)部： [[1 2]
[3 4]
[5 6]]
虛部： [[0 0]
[0 0]
[0 0]]
data： <memory at 0x00000240173E4380>
到此這篇關(guān)于NumPy 數(shù)組屬性的具體使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)NumPy 數(shù)組屬性內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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