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  • python-Numpy学习之(一)ndim、shape、dtype、astype的用法

    参考网址:https://blog.csdn.net/Da_wan/article/details/80518725

    本文介绍numpy数组中这四个方法的区别ndim、shape、dtype、astype。

    1.ndim

    ndim返回的是数组的维度,返回的只有一个数,该数即表示数组的维度。

    2.shape

    shape:表示各位维度大小的元组。返回的是一个元组。

    对于一维数组:有疑问的是为什么不是(1,6),因为arr1.ndim维度为1,元组内只返回一个数。

    对于二维数组:前面的是行,后面的是列,他的ndim为2,所以返回两个数。

    对于三维数组:很难看出,下面打印arr3,看下它是什么结构。

    先看最外面的中括号,包含[[1,2,3],[4,5,6]]和[[7,8,9],[10,11,12]],假设他们为数组A、B,就得到[A,B],如果A、B仅仅是一个数字,他的ndim就是2,这就是第一个数。但是A、B是(2,3)的数组。所以结合起来,这就是arr3的shape,为(2,2,3)。

    将这种方法类比,也就可以推出4维、5维数组的shape。

    3.dtype

    dtype:一个用于说明数组数据类型的对象。返回的是该数组的数据类型。由于图中的数据都为整形,所以返回的都是int32。如果数组中有数据带有小数点,那么就会返回float64。

    有疑问的是:整形数据不应该是int吗?浮点型数据不应该是float吗?

    解答:int32、float64是Numpy库自己的一套数据类型。

    4.astype

    astype:转换数组的数据类型。

    int32 --> float64        完全ojbk

    float64 --> int32        会将小数部分截断

    string_ --> float64        如果字符串数组表示的全是数字,也可以用astype转化为数值类型

    注意其中的float,它是python内置的类型,但是Numpy可以使用。Numpy会将Python类型映射到等价的dtype上。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/p/13866486.html
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