numpy 数组对象

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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 数组对象相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

numpy 数组对象
NumPy中的ndarray是一个多维数组对象,该对象由两部分组成:实际的数据,描述这些数据的元数据
# eg_v1

import numpy as np
a = np.arange(5) # 创建一个包含5个元素的NumPy数组a,取值分别为0~4的整数
print (a)
# [0 1 2 3 4]
print (a.dtype) # dtype 查看数组的数据类型
# int32 (数组a的数据类型为int32)

# 确定数组的维度(数组的shape属性返回一个元组(tuple),元组中的元素即为NumPy数组每一个维度上的大小)

a1 = a.shape
print (a1)
# (5,) # 包含5个元素的数组

# shape (查看数组的纬度)

a2 = a.shape
print (a2)
# (5,)
b = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
print (b.shape)
# (2, 4)


# 数组元素

c = np.array([[1,2],[3,4]])
print (c)
#[[1 2]
# [3 4]]
c0 = c[0,0]
print (c0)
# 1
c1 = c[0,1]
print (c1)
# 2
c2 = c[1,0]
print (c2)
# 3
c3 = c[1,1]
print (c3)
# 4

以上是关于numpy 数组对象的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

对数据进行去均值并转换为 numpy 数组

NumPy常用函数——构造数组函数及代码示例

错误代码:错误域 = NSCocoaErrorDomain 代码 = 3840“JSON 文本没有以数组或对象和允许未设置片段的选项开头。”

如何创建片段以重复变量编号中的代码行

'numpy.ndarray':对象不可调用错误

TensorFlow ValueError:无法将 NumPy 数组转换为张量(不支持的对象类型列表)