1、dtype 属性

ndarray 数组的数据类型,数据类型的种类。


import numpy as np
print(np.arange(4, dtype=float))
# 'D'表示复数类型
print(np.arange(4, dtype='D'))
print(np.array([1.22,3.45,6.779], dtype='int8'))

运行结果:

Python之ndarray数组的属性_属性值

2、ndim 属性,数组维度的数量


a = np.array([[1,2,3], [7,8,9]])
print(a.ndim)

运行结果:

Python之ndarray数组的属性_字节数_02

3、其他属性

shape属性:数组对象的尺度,对于矩阵,即 n m ,shape 是一个元组(tuple

size 属性:用来保存元素的数量,相当于 shape nXm 的值

itemsize 属性:返回数组中各个元素所占用的字节数大小。 nbytes 属性:如果想知道整个数组所需的字节数量,可以使用 nbytes 属性。其值等于数组的 size 属性值乘以itemsize 属性值。 T 属性:数组转置 real imag 属性:复数的实部和虚部属性 real 属性返回数组的实部 real 属性返回数组的实部 flat 属性:返回一个 numpy.flatiter 对象,即可迭代的对象。

#其他属性
print(a.shape)
print(a.size)
print(a.itemsize)
print(a.nbytes)
print(a.size*a.itemsize)

print('----------')
b = np.arange(24).reshape(4,6)
print(b)
print(b.T)

d = np.array([1.2+2j, 2+3j])
print(d)
print(d.real)
print(d.imag)

e = np.arange(6).reshape(2,3)
print(e)
f = e.flat
print('----')
print(f)

运行结果:

Python之ndarray数组的属性_数组_03




Python之ndarray数组的属性_字节数_04

Python之ndarray数组的属性_数据类型_05

Python之ndarray数组的属性_数据类型_06

Python之ndarray数组的属性_迭代_07

Python之ndarray数组的属性_字节数_08

Python之ndarray数组的属性_属性值_09