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Python数据分析numpy基础-维度的认识

十年磨一剑3344
 十年磨一剑3344
发布于 07/21 11:24
字数 537
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什么是多维数组?

核心对象是同型的多维数组(简单理解就是一个表格,通常内容都是些数字),具有相同的数据类型。

概念: 
1. axes(轴):数组的维度统称为轴。 
2. rank:轴的数量称为rank。 
举例:一维数组[1,2,1],就是一个rank为1的数组,因为它只有一个轴(一维)。下图显示的是一个rank为2(二维)的数组。它的第一个轴(维)的长度是2,如红色线框所示;第二个轴(维)的长度是3,如蓝色线框所示。这个有点像数据结构里说的:数组的元素本身也可以是数组类型一样,无限扩展下去。

数组维度的判别方法:根据括号数量判断,如下

由外而内一共有三层括号,所以他是一个三维的数组。依次为(2,3,3)

[[

[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],

[[11,12,12],[13,14,15],[16,17,18]

]]

Numpy里的多维数组:ndarray

Numpy的数组类numpy.array一般称呼为ndarray,这么叫主要是为了和Python的数组类array.array区分开来。后面的文章里,如无特殊说明的地方,array和ndarray均是指的numpy.array。

 

ndarray(numpy.array)的主要属性:

  • ndim数组的轴数(维度)    

  • shape:python的元组类型,其中每个数字分别表示的是各个轴(维)上数组的长度    

  • size:多维数组里全部元素的总数(等于shape元组里所有数值的乘积)    

  • dtype多维数组里元素的类型。同一个多维数组里所有的元素都是同一种类型    

  • itemsize:多维数组元素所占的字节。

代码示例:

import numpy as np
a=np.array([[4,5,6],[1,2,3]])
print(a.size)#6
print(a.shape)#(2,3)
print(a.dtype)#int
print(a.ndim)#2
print(a.itemsize)#4

 

输出:

6
(2, 3)
int32
2
4

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