NumPy - 数组属性

ndarray对象的属性

这一章中，我们会讨论 NumPy 的多种数组属性。

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），秩其实是描述轴的数量。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。所以一维数组就是NumPy中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩，就是数组的维数。

NumPy的数组中比较重要ndarray对象属性有：

• ndarray.ndim：数组的维数（即数组轴的个数），等于秩。最常见的为二维数组（矩阵）。

• ndarray.shape：数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中，表示数组的“行数”和“列数”。ndarray.shape返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即ndim属性。

• ndarray.size：数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积。

• ndarray.dtype：表示数组中元素类型的对象，可使用标准的Python类型创建或指定dtype。另外也可使用前一篇文章中介绍的NumPy提供的数据类型。

• ndarray.itemsize：数组中每个元素的字节大小。例如，一个元素类型为float64的数组itemsiz属性值为8(float64占用64个bits，每个字节长度为8，所以64/8，占用8个字节），又如，一个元素类型为complex32的数组item属性为4（32/8）。

• 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.shape

这一数组属性返回一个包含数组维度的元组，它也可以用于调整数组大小。

示例 1

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])  
print(a.shape)

输出如下：

(2, 3)

示例 2

#这会调整数组大小
import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 
a.shape = (3,2)  
print(a)

输出如下：

[[1, 2] 
 [3, 4] 
 [5, 6]]

示例 3

NumPy 也提供了reshape函数来调整数组大小。

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 
b = a.reshape(3,2)
print(b)

输出如下：

[[1, 2] 
 [3, 4] 
 [5, 6]]

ndarray.ndim

这一数组属性返回数组的维数。

示例 1

#等间隔数字的数组
import numpy as np 
a = np.arange(24)
print(a)

输出如下：

[0 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16 17 18 19 20 21 22 23]

示例 2

#一维数组
import numpy as np
a = np.arange(24)
a.ndim
# 现在调整其大小
b = a.reshape(2,4,3)
print(b)
# b 现在拥有三个维度

输出如下：

[[[ 0,  1,  2] 
  [ 3,  4,  5] 
  [ 6,  7,  8] 
  [ 9, 10, 11]]  
  [[12, 13, 14] 
   [15, 16, 17]
   [18, 19, 20] 
   [21, 22, 23]]]

numpy.itemsize

这一数组属性返回数组中每个元素的字节单位长度。

示例 1

#数组的 dtype 为 int8（一个字节）
import numpy as np
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.int8)  
print(x.itemsize)

输出如下：

1

示例 2

#数组的 dtype 现在为 float32（四个字节）
import numpy as np
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.float32)  
print(x.itemsize)

输出如下：

4

numpy.flags

ndarray对象拥有以下属性。这个函数返回了它们的当前值。

示例

下面的例子展示当前的标志。

import numpy as np
x = np.array([1,2,3,4,5])  
print(x.flags)

输出如下：

C_CONTIGUOUS : True 
F_CONTIGUOUS : True 
OWNDATA : True 
WRITEABLE : True 
ALIGNED : True 
UPDATEIFCOPY : False