Numpy第一课

 import numpy as np
 a = np.array([1,2,3])
 print(a)
 # [1 2 3]

 a2 = np.array([[1,  2],  [3,  4]])
 print('a2', a2)
 # a2 [[1 2] [3 4]]

 a3 = np.array([1,  2,  3, 4, 5], ndmin=2)
 print(a3)
 # [[1 2 3 4 5]]

 a4 = np.array([1,  2,  3], dtype=complex)
 print(a4)
 # [1 3]

 x = np.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('a','<i4'),('b','<i4')])
 print(x['a'])
 # [1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j]

 a5 = np.array(np.mat('1 "a"; 3 4'))
 print(a5)
 # [['1' 'a']
 #  ['3' '4']]
 a6 = np.array(np.mat('1 2; 3 4'), subok=True)
 print(a6)
 # [[1 2]
 #  [3 4]]

 a7 = np.arange(24)
 # 现在调整其大小
 b = a7.reshape(2, 4, 3)  # 里面n个元素便是n维，第一个元素a代表a组n-1维，以此类推
 print(b)  # b 现在拥有三个维度
 # [[[ 0  1  2]
 #   [ 3  4  5]
 #   [ 6  7  8]
 #   [ 9 10 11]]
 #
 #  [[12 13 14]
 #   [15 16 17]
 #   [18 19 20]
 #   [21 22 23]]]

 x = np.array([1,2,3,4,5])
 print(x.flags)
 # C_CONTIGUOUS : True
 #   F_CONTIGUOUS : True
 #   OWNDATA : True
 #   WRITEABLE : True
 #   ALIGNED : True
 #   WRITEBACKIFCOPY : False
 #   UPDATEIFCOPY : False

 print(x.itemsize)
 #

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