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  • Numpy 数组属性

    Numpy 数组的维数称为秩(rank),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(dimensios)。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,所以一组数组就是 Numpy中的轴(axis),第一个轴相当于是底层数组,第二个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,即对每一类进行操作, 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:

    ndarray.ndmin 秩, 即轴的数量或维度的数量
    ndarray.shape 数组的维度,对于矩阵, n 行 m 列

    ndarray.size

    数组元素的总个数, 相当于 shape 中 n*m 的值
    ndarray.dtype ndarray 对象的元素类型
    ndarray.itemsize ndarray对象中每个元素的大小, 一字节为单位

    ndarray.flags

    ndarray对象的内存信息
    ndarray.real ndarray元素的实部
    ndarray.imag ndarray元素的虚部
    ndarray.data 包含实际数组元素的缓冲区,由于一般通过数组的索引获取元素, 所以通常不需要使用这个属性
       

    ndarray.ndmin 用于返回数组的维数,等于秩。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jcjc/p/10791105.html
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