3.2 N维数组-ndarray
学习目标
- 说明数组的属性，形状、类型
1 ndarray的属性
数组属性反映了数组本身固有的信息。
| 属性名字 | 属性解释 |
|---|---|
| ndarray.shape | 数组维度的元组 |
| ndarray.ndim | 数组维数 |
| ndarray.size | 数组中的元素数量 |
| ndarray.itemsize | 一个数组元素的长度（字节） |
| ndarray.dtype | 数组元素的类型 |
2 ndarray的形状
首先创建一些数组。
# 创建不同形状的数组
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> b = np.array([1,2,3,4])
>>> c = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3],[4,5,6]]])
分别打印出形状
>>> a.shape
>>> b.shape
>>> c.shape
(2, 3) # 二维数组
(4,) # 一维数组
(2, 2, 3) # 三维数组
这里我们来特别关注一下一维数组，为什么一维数组不是(1, 4)而是(4,)呢？
首先我们不能想当然，事实上(1, 4)表示的还是二维数组，只不过这个二维数组中只有一个元素罢了，例如：np.array([[1, 2, 3, 4]])。另外由于.shape返回的是一个元组，元组中只有一个数时会返回成(a,)的形式代表他是元组而不是一个简单的数。因此我们需要准确区分一维数组的.shape的含义。
如何理解数组的形状？
二维数组：
三维数组：
3 ndarray的类型
>>> type(score.dtype)
<type 'numpy.dtype'>
dtype是numpy.dtype类型，先看看对于数组来说都有哪些类型
| 名称 | 描述 | 简写 |
|---|---|---|
| np.bool | 用一个字节存储的布尔类型（True或False） | 'b' |
| np.int8 | 一个字节大小，-128 至 127 | 'i' |
| np.int16 | 整数，-32768 至 32767 | 'i2' |
| np.int32 | 整数，-2^31 至 2^32 -1 | 'i4' |
| np.int64 | 整数，-2^63 至 2^63 - 1 | 'i8' |
| np.uint8 | 无符号整数，0 至 255 | 'u' |
| np.uint16 | 无符号整数，0 至 65535 | 'u2' |
| np.uint32 | 无符号整数，0 至 2^32 - 1 | 'u4' |
| np.uint64 | 无符号整数，0 至 2^64 - 1 | 'u8' |
| np.float16 | 半精度浮点数：16位，正负号1位，指数5位，精度10位 | 'f2' |
| np.float32 | 单精度浮点数：32位，正负号1位，指数8位，精度23位 | 'f4' |
| np.float64 | 双精度浮点数：64位，正负号1位，指数11位，精度52位 | 'f8' |
| np.complex64 | 复数，分别用两个32位浮点数表示实部和虚部 | 'c8' |
| np.complex128 | 复数，分别用两个64位浮点数表示实部和虚部 | 'c16' |
| np.object_ | python对象 | 'O' |
| np.string_ | 字符串 | 'S' |
| np.unicode_ | unicode类型 | 'U' |
创建数组的时候指定类型
>>> a = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]], dtype=np.float32)
>>> a.dtype
dtype('float32')
>>> arr = np.array(['python', 'tensorflow', 'scikit-learn', 'numpy'], dtype = np.string_)
>>> arr
array([b'python', b'tensorflow', b'scikit-learn', b'numpy'], dtype='|S12')
- 注意：若不指定，整数默认int64，小数默认float64
4 总结
数组的基本属性【知道】
| 属性名字 | 属性解释 |
|---|---|
| ndarray.shape | 数组维度的元组 |
| ndarray.ndim | 数组维数 |
| ndarray.size | 数组中的元素数量 |
| ndarray.itemsize | 一个数组元素的长度（字节） |
| ndarray.dtype | 数组元素的类型 |
