科学计算 神经网络 深度学习 Numpy 【4】属性

MSK

回顾之前的帖子，我们学会了：
创建数组
一维数组存取数据
多维数组存取数据
创建结构数组

不过，还有一些属性你应该知道~

属性

ndarray.ndim
在numpy中，数组的维度称为轴，轴的数量称为秩（rank）
.ndim属性返回一个数组的维度（轴）的个数

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

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a是一个一维数组，a.ndim返回1，b是一个二维数组，b.ndim返回2


ndarray.shape

数组的维度，返回一个元组，表示每个维度数组的大小。
因此.shape元组的长度就是轴（维度，rank）的个数

1. >>> b.shape
   
2. 2

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因为shape返回的是每个维度数组的大小，长度等于维度个数所以通过修改shape属性来改变数组也很容易理解


乱入--ndarray.reshape()
reshape()的用法与shape差不多，只不过reshape返回一个新数组，不会对原数组进行更改

1. >>> b.shape = 6,-1
   
2. >>> b
   
3. array([[ 1,  2],
   
4.        [ 3,  4],
   
5.        [ 5,  6],
   
6.        [ 7,  8],
   
7.        [ 9, 10],
   
8.        [11, 12]])
   
9. >>> b.reshape(-1,6)
   
10. array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6],
    
11.        [ 7,  8,  9, 10, 11, 12]])
    
12. >>> b
    
13. array([[ 1,  2],
    
14.        [ 3,  4],
    
15.        [ 5,  6],
    
16.        [ 7,  8],
    
17.        [ 9, 10],
    
18.        [11, 12]])

复制代码

ndarray.size
数组的元素个数

1. >>> b.size
   
2. 12
   
3. >>> b
   
4. array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6],
   
5.        [ 7,  8,  9, 10, 11, 12]])

复制代码

它的大小刚好等于shape元组各元素的乘积

1. >>> b.shape[0] * b.shape[1] == b.size
   
2. True

复制代码

所以，通过shape你也可以计算出n维下的元素个数，比如三维数组中每个平面的元素个数 == shape[0] * shape[1]
有点像小学生算面积、体积了



ndarray.dtype


描述数组中元素类型的对象。可以使用标准Python类型创建或指定dtype。另外NumPy提供了自己的类型。例如numpy.int32、numpy.int16和numpy.float64。



ndarray.itemsize
数组中每个元素的字节大小。例如，元素为float64类型的数组的itemsize为8（=64/8），而complex32类型的数组的comitemsize为4（=32/8）。它等于ndarray.dtype.itemsize。

1. >>> b.dtype
   
2. dtype('int32')
   
3. >>> b.dtype.name
   
4. 'int32'
   
5. >>> b.itemsize
   
6. 4

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ndarray.data
该缓冲区包含数组的实际元素。通常，我们不需要使用此属性，因为我们将使用索引访问数组中的元素。（了解就行~）

                               
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新手·ing

刚讲到这，，，

MSK

新手·ing 发表于 2017-7-20 12:00
刚讲到这，，，

我是从创建数组看着来

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