3.NumPy - 数组属性

1、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

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print a
print "Ndarray数组的维度为："
print a.shape

print "调整数组大小--a.shape =  (3,2)"
a.shape =  (3,2)
print a

print "调整数组大小--a.reshape =  (2,3)"
a.reshape(2,3)
print a

 

运行结果：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
Ndarray数组的维度为：
(2L, 3L)
调整数组大小--a.shape =  (3,2)
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]
调整数组大小--a.reshape =  (2,3)
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

2、ndarray.ndim：返回数组的维数

 

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
#等间隔数字的数组
a = np.arange(24)
print a   #[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]
print a.ndim  #返回数组的维数：1
#现在调整其维数
b = a.reshape(2,4,3)    #现在拥有三个维度：三维数组包含两个二维数组，每一个二维数组里面包含4x3的一维数组
print b

 

运行结果：

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

 [[12 13 14]
  [15 16 17]
  [18 19 20]
  [21 22 23]]]

3、ndarray.itemsize：返回数组中每个元素的字节单位长度

 

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
#数组的 dtype 为 int8(一个字节)
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.int8)
print x       #[1 2 3 4 5]
print x.itemsize    #： 1
print '-----------------------'
#数组的 dtype 现在为 float32(四个字节)
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.float32)
print x.itemsize   # 4

 

4：NumPy - 数组创建

4.1：numpy.empty

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')   #它创建指定形状和dtype的未初始化数组

构造器接受下列参数：

序号	参数及描述
1.	Shape 空数组的形状，整数或整数元组
2.	Dtype 所需的输出数组类型，可选
3.	Order 'C'为按行的 C 风格数组，'F'为按列的 Fortran 风格数组

 

 

 

import numpy as np 
x = np.empty([3,2], dtype =  int)  
print x

 

运行结果：注意：数组元素为随机值，因为它们未初始化

[[1577124050          0]
 　　[1577157920          0]
 　　[1668244575    2645855]]

4.2：numpy.zeros：返回特定大小，以 0 填充的新数组。

numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')

构造器接受下列参数：

序号	参数及描述
1.	Shape 空数组的形状，整数或整数元组
2.	Dtype 所需的输出数组类型，可选
3.	Order 'C'为按行的 C 风格数组，'F'为按列的 Fortran 风格数组

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
#含有 5 个 0 的数组，默认类型为 float
x = np.zeros(5)
print x

x = np.zeros((5,), dtype = np.int)
print x

#自定义类型
x = np.zeros((2,2), dtype =  [('x',  'i4'),  ('y',  'i4')])
print x

[0. 0. 0. 0. 0.]
[0 0 0 0 0]
[[(0, 0) (0, 0)]
 [(0, 0) (0, 0)]]

4.3：numpy.ones：返回特定大小，以 1 填充的新数组

numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')

构造器接受下列参数：

序号	参数及描述
1.	Shape 空数组的形状，整数或整数元组
2.	Dtype 所需的输出数组类型，可选
3.	Order 'C'为按行的 C 风格数组，'F'为按列的 Fortran 风格数组

例 1

# 含有 5 个 1 的数组，默认类型为 float  
import numpy as np 
x = np.ones(5)  print x

输出如下：

[ 1.  1.  1.  1.  1.]

例 2

import numpy as np 
x = np.ones([2,2], dtype =  int)  
print x

输出如下：

[[1  1] 
 [1  1]]