NumPy数组属性

NumPy - 数组属性

这一章中，我们会讨论 NumPy 的多种数组属性。

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。

示例 1

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print a.shape

输出如下：

(2, 3)

示例 2

# 这会调整数组大小
import numpy as np 

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

输出如下：

[[1, 2]
 [3, 4]
 [5, 6]]

示例 3

NumPy 也提供了reshape函数来调整数组大小。

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = a.reshape(3,2)
print b

输出如下：

[[1, 2]
 [3, 4]
 [5, 6]]

ndarray.ndim

这一数组属性返回数组的维数。

示例 1

# 等间隔数字的数组
import numpy as np
a = np.arange(24)  print a

输出如下：

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

示例 2

# 一维数组
import numpy as np
a = np.arange(24) a.ndim
# 现在调整其大小
b = a.reshape(2,4,3)
print b
# b 现在拥有三个维度

输出如下：

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

numpy.itemsize

这一数组属性返回数组中每个元素的字节单位长度。

示例 1

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

输出如下：

1

示例 2

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

输出如下：

4

numpy.flags

ndarray对象拥有以下属性。这个函数返回了它们的当前值。

序号	属性及描述
1.	C_CONTIGUOUS (C) 数组位于单一的、C 风格的连续区段内
2.	F_CONTIGUOUS (F) 数组位于单一的、Fortran 风格的连续区段内
3.	OWNDATA (O) 数组的内存从其它对象处借用
4.	WRITEABLE (W) 数据区域可写入。 将它设置为flase会锁定数据，使其只读
5.	ALIGNED (A) 数据和任何元素会为硬件适当对齐
6.	UPDATEIFCOPY (U) 这个数组是另一数组的副本。当这个数组释放时，源数组会由这个数组中的元素更新

示例

下面的例子展示当前的标志。

import numpy as np
x = np.array([1,2,3,4,5])
print x.flags

输出如下：

C_CONTIGUOUS : True
F_CONTIGUOUS : True
OWNDATA : True
WRITEABLE : True
ALIGNED : True
UPDATEIFCOPY : False