1 ndarray的属性[重要]
属性名字 属性解释
ndarray.shape 数组维度的元组
ndarray.ndim 数组维数
ndarray.size 数组中的元素数量
ndarray.itemsize 一个数组元素的长度(字节)
ndarray.dtype 数组元素的类型
2 ndarray的形状

二维数组:
Numpy-N维数组-ndarray_浮点数
三维数组:
Numpy-N维数组-ndarray_数组_02
举例:

# 创建不同形状的数组
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> b = np.array([1,2,3,4])
>>> c = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3],[4,5,6]]])

分别打印出形状

>>> a.shape
>>> b.shape
>>> c.shape

(2, 3)  # 二维数组
(4,)    # 一维数组
(2, 2, 3) # 三维数组
3 ndarray的类型

dtype是numpy.dtype类型

名称 描述 简写
np.bool 用一个字节存储的布尔类型(True或False) 'b'
np.int8 一个字节大小,-128 至 127 'i'
np.int16 整数,-32768 至 32767 'i2'
np.int32 整数,-2^31​ 至 2^32 -1 'i4'
np.int64 整数,-2^63 至 2^63 - 1 'i8'
np.uint8 无符号整数,0 至 255 'u'
np.uint16 无符号整数,0 至 65535 'u2'
np.uint32 无符号整数,0 至 2^32 - 1 'u4'
np.uint64 无符号整数,0 至 2^64 - 1 'u8'
np.float16 半精度浮点数:16位,正负号1位,指数5位,精度10位 'f2'
np.float32 单精度浮点数:32位,正负号1位,指数8位,精度23位 'f4'
np.float64 双精度浮点数:64位,正负号1位,指数11位,精度52位 'f8'
np.complex64 复数,分别用两个32位浮点数表示实部和虚部 'c8'
np.complex128 复数,分别用两个64位浮点数表示实部和虚部 'c16'
np.object_ python对象 'O'
np.string_ 字符串 'S'
np.unicode_ unicode类型 'U'

创建数组时指定类型:

>>> a = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]], dtype=np.float32)
>>> a.dtype
dtype('float32')

>>> arr = np.array(['python', 'tensorflow', 'scikit-learn', 'numpy'], dtype = np.string_)
>>> arr
array([b'python', b'tensorflow', b'scikit-learn', b'numpy'], dtype='|S12')

注意:若不指定,整数默认int64,小数默认float64