python3库numpy数组属性的查看方法

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以下是关于“Python3库NumPy数组属性的查看方法”的完整攻略。

背景

在NumPy中,有时需要查看数组的属性,例如形状、大小、数据类型等。本攻略将介绍Python3库NumPy数组属性的查看方法,并提供两个示例来演示如何使用这些方法。

方法1:ndarray.shape

ndarray.shape用于查看数组的形状。可以使用以下语法:

import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 查看数组的形状
shape = arr.shape

# 打印数组的形状
print(shape)

在上面的示例中,我们使用ndarray.shape查看数组的形状,并使用print()函数打印了数组的形状。

方法2:ndarray.size

ndarray.size用于查看数组的大小。可以使用以下语法:

import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 查看数组的大小
size = arr.size

# 打印数组的大小
print(size)

在上面的示例中,我们使用ndarray.size查看数组的大小,并使用print()函数打印了数组的大小。

方法3:ndarray.dtype

ndarray.dtype用于查看数组的数据类型。可以使用以下语法:

import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 查看数组的数据类型
dtype = arr.dtype

# 打印数组的数据类型
print(dtype)

在上面的示例中,我们使用ndarray.dtype查看数组的数据类型,并使用print()函数打印了数组的数据类型。

示例1:使用ndarray.shape查看数组的形状

可以使用ndarray.shape查看数组的形状。可以使用以下代码查看形状为(2, 3)的数组的形状:

import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 查看数组的形状
shape = arr.shape

# 打印数组的形状
print(shape)

在上面的示例中,我们使用ndarray.shape查看数组的形状,并使用print()函数打印了数组的形状。

示例2:使用ndarray.dtype查看数组的数据类型

可以使用ndarray.dtype查看数组的数据类型。可以使用以下代码查看形状为(2, 3)的数组的数据类型:

import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 查看数组的数据类型
dtype = arr.dtype

# 打印数组的数据类型
print(dtype)

在上面的示例中,我们使用ndarray.dtype查看数组的数据类型,并使用print()函数打印了数组的数据类型。

结论

综上所述,“Python3库NumPy数组属性的查看方法”的攻略介绍了Python3库NumPy数组属性的查看方法,并提供了两个示例来演示如何使用这些方法。可以根据需要选择适合的方法操作。总的来说,NumPy是Python中常用的科学计算库,可以用于处理大量数值数据。