Numpy:数组创建数组基本属性

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Numpy:数组创建数组基本属性相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Numpy数组创建

import numpy as np
‘‘‘
numpy中的ndarray数组
‘‘‘

ary = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(ary)
ary = ary * 10
print(ary)

‘‘‘
ndarray对象的创建
‘‘‘
# 创建二维数组
# np.array([[],[],...])
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
print(a)

# np.arange(起始值, 结束值, 步长(默认1))
b = np.arange(1, 10, 1)
print(b)

# np.zeros(数组元素个数, dtype=‘数组元素类型‘)
c = np.zeros(10)
print(c, ; c.dtype:, c.dtype)

# np.ones(数组元素个数, dtype=‘数组元素类型‘)
d = np.ones(10, dtype=int64)
print(d, ; d.dtype:, d.dtype)

 

Numpy的ndarray对象属性:

数组的维度:array.shape

元素的类型:array.dtype

数组元素的个数:array.size

数组的索引(下标):array[0]

 

‘‘‘
数组的基本属性
‘‘‘
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a)
# 测试数组的基本属性 print(a.shape:, a.shape) # a.shape = (6, ) # 此格式可将原数组结构变成1行6列的数据结构 # print(a, ‘a.shape:‘, a.shape) print(a.size:, a.size) print(len(a):, len(a)) # 数组元素的索引 ary = np.arange(1, 28) ary.shape = (3, 3, 3) # 创建三维数组 print(ary, ; ary.shape:, ary.shape) print(ary[0]:, ary[0]) print(ary[0][0]:, ary[0][0]) print(ary[0][0][0]:, ary[0][0][0]) print(ary[0,0,0]:, ary[0, 0, 0]) # 遍历三维数组 for i in range(ary.shape[0]): for j in range(ary.shape[1]): for k in range(ary.shape[2]): print(ary[i, j, k], end= )

 


以上是关于Numpy:数组创建数组基本属性的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python之numpy的基本使用

numpy模块的基本使用

Python:一篇文章掌握Numpy的基本用法

对数据进行去均值并转换为 numpy 数组

用实践带领你进入numpy的世界——:numpy基本数组创建函数

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