NumPy 的主要对象是同构多维数组。它是一个元素表(通常是数字),所有类型都相同,由非负整数元组索引。
在 NumPy 中,维度称为轴。
例如,3D 空间中一个点的坐标 [1,2,1]
只有一个轴。该轴有 3 个元素,因此我们说它的长度为 3。在下图中的示例中,数组有 2 个轴。第一个轴的长度为 2,第二个轴的长度为 3。
[[1., 0., 0.], [0., 1., 2.]].
NumPy 的数组类称为 ndarray
,它也被称为别名 array
。
ndarray 对象属性有:
属性 | 说明 |
---|---|
ndarray.ndim | 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,以字节为单位。 |
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。 |
例子:
import numpy as np >>> a = np.arange(15).reshape(3, 5) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) >>> a.shape (3, 5) >>> a.ndim 2 >>> a.dtype.name 'int64' >>> a.itemsize 8 >>> a.size 15 >>> type(a) <class 'numpy.ndarray'> >>> b = np.array([6, 7, 8]) >>> b array([6, 7, 8]) >>> type(b) <class 'numpy.ndarray'>