python3库numpy数组属性的查看方法

实例如下所示:

import numpy as np
a1 = np.array([1,2,3,4],dtype=np.complex128)
print(a1)
print("数据类型",type(a1))      #打印数组数据类型
print("数组元素数据类型:",a1.dtype) #打印数组元素数据类型
print("数组元素总数:",a1.size)   #打印数组尺寸,即数组元素总数
print("数组形状:",a1.shape)     #打印数组形状
print("数组的维度数目",a1.ndim)   #打印数组的维度数目

不过构造一个可以一次性展示数组属性的函数更方便

import numpy as np
def arrayinfo(a1):
  """一次性呈现数组的许多信息"""
  a2 = np.array([1,2])           #创建一个参照物数组
  if type(a1) != type(a2):         #判断传入参数是否为数组类型
    print("It's not an numpy.ndarray")
    return None
  print(a1)
  print("数据类型",type(a1))      #打印数组数据类型
  print("数组元素数据类型:",a1.dtype) #打印数组元素数据类型
  print("数组元素总数:",a1.size)   #打印数组尺寸,即数组元素总数
  print("数组形状:",a1.shape)     #打印数组形状
  print("数组的维度数目",a1.ndim)   #打印数组的维度数目
arrayinfo(a1)

以上这篇python3库numpy数组属性的查看方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

您可能感兴趣的文章:

  • python中找出numpy array数组的最值及其索引方法
  • python中numpy包使用教程之数组和相关操作详解
  • Python Numpy 数组的初始化和基本操作
  • 浅谈numpy库的常用基本操作方法
(0)

相关推荐

  • python中找出numpy array数组的最值及其索引方法

    在list列表中,max(list)可以得到list的最大值,list.index(max(list))可以得到最大值对应的索引 但在numpy中的array没有index方法,取而代之的是where,其又是list没有的 首先我们可以得到array在全局和每行每列的最大值(最小值同理) >>> a = np.arange(9).reshape((3,3)) >>> a array([[0, 1, 2], [9, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>&

  • python中numpy包使用教程之数组和相关操作详解

    前言 大家应该都有所了解,下面就简单介绍下Numpy,NumPy(Numerical Python)是一个用于科学计算第三方的Python包. NumPy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型.矢量处理,以及精密的运算库.专为进行严格的数字处理而产生.下面本文将详细介绍关于python中numpy包使用教程之数组和相关操作的相关内容,下面话不多说,来一起看看详细的介绍: 一.数组简介 Numpy中,最重要的数据结构是:多维数组类型(numpy.ndarray) ndarray由两部分组成

  • 浅谈numpy库的常用基本操作方法

    NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推.在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量.比如说,二维数组相当于是一个一维数组,而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组.所以这个一维数组就是NumPy中的轴(axes),而轴的数量--秩,就是数组的维数. 1.创建矩阵 Numpy库中的矩阵模块为ndarray对象,有很多属性:T,data, dtype,flags,flat,imag,real,size, itemsiz

  • Python Numpy 数组的初始化和基本操作

    Python 是一种高级的,动态的,多泛型的编程语言.Python代码很多时候看起来就像是伪代码一样,因此你可以使用很少的几行可读性很高的代码来实现一个非常强大的想法. 一.基础: Numpy的主要数据类型是ndarray,即多维数组.它有以下几个属性: ndarray.ndim:数组的维数 ndarray.shape:数组每一维的大小 ndarray.size:数组中全部元素的数量 ndarray.dtype:数组中元素的类型(numpy.int32, numpy.int16, and num

  • python3库numpy数组属性的查看方法

    实例如下所示: import numpy as np a1 = np.array([1,2,3,4],dtype=np.complex128) print(a1) print("数据类型",type(a1)) #打印数组数据类型 print("数组元素数据类型:",a1.dtype) #打印数组元素数据类型 print("数组元素总数:",a1.size) #打印数组尺寸,即数组元素总数 print("数组形状:",a1.sh

  • NumPy 数组属性的具体使用

    目录 一.重要 ndarray 对象属性 二.代码演示 一.重要 ndarray 对象属性 属性 说明 ndarray.ndim 秩,即轴的数量或维度的数量 ndarray.shape 数组的维度,对于矩阵,n 行 m 列 ndarray.size 数组元素的总个数,相当于 .shape 中 n*m 的值 ndarray.dtype ndarray 对象的元素类型 ndarray.itemsize ndarray 对象中每个元素的大小,以字节为单位 ndarray.flags ndarray 对

  • 讲解Python3中NumPy数组寻找特定元素下标的两种方法

    引子 Matlab中有一个函数叫做find,可以很方便地寻找数组内特定元素的下标,即:Find indices and values of nonzero elements. 这个函数非常有用.比如,我们想计算图1中点Q(x0, y0)抛物线的最短距离.一个可以实施的方法是:计算出抛物线上所有点到Q点的距离,找到最小值,用find函数找到最小值对应的下标,即M点横坐标和纵坐标对应的元素的下标,M点到Q点的距离就是最短距离. 首先给出Matlab使用find函数实现的代码: a = linspac

  • MySql表、字段、库的字符集修改及查看方法

    修改数据库字符集: 复制代码 代码如下: ALTER DATABASE db_name DEFAULT CHARACTER SET character_name [COLLATE ...]; 把表默认的字符集和所有字符列(CHAR,VARCHAR,TEXT)改为新的字符集: 复制代码 代码如下: ALTER TABLE tbl_name CONVERT TO CHARACTER SET character_name [COLLATE ...] 如:ALTER TABLE logtest CONV

  • python将txt等文件中的数据读为numpy数组的方法

    实际中,很多数据都是存为txt文件.csv文件等,但是在程序中处理的时候numpy数组或列表是最方便的.本文简单介绍读入txt文件以及将之转化为numpy数组或列表的方法. 1 将txt文件读为list并转化为numpy数组 import numpy as np file = open('filename.txt') val_list = file.readlines() lists =[] for string in val_list: string = string.split('\t',3

  • numpy数组拼接简单示例

    NumPy数组是一个多维数组对象,称为ndarray.其由两部分组成: ·实际的数据 ·描述这些数据的元数据 大部分操作仅针对于元数据,而不改变底层实际的数据. 关于NumPy数组有几点必需了解的: ·NumPy数组的下标从0开始. ·同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的. NumPy数组属性 在详细介绍NumPy数组之前.先详细介绍下NumPy数组的基本属性.NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推.在NumPy中,每一个线性的数组称为是

  • MySQL服务器线程数的查看方法详解

    本文实例讲述了MySQL服务器线程数的查看方法.分享给大家供大家参考,具体如下: mysql重启命令: /etc/init.d/mysql restart MySQL服务器的线程数需要在一个合理的范围之内,这样才能保证MySQL服务器健康平稳地运行.Threads_created表示创建过的线程数,通过查看Threads_created就可以查看MySQL服务器的进程状态. mysql> show global status like 'Thread%'; +------------------

  • python中numpy数组与list相互转换实例方法

    python的使用之所以方便,原因之一就是各种数据类型各样轻松的转换,例如numpy数组和list的相互转换,只需要函数方法的使用就可以处理.numpy数组使用numpy中的array()函数转换为list,list转使用tolist()方法转换为numpy数组,本文将向大家演示相互转换的过程. 1.numpy数组转list:使用numpy中的array()函数 np.array(a) array([ 3.234, 34. , 3.777, 6.33 ]) #转换后,可进行np.array的方法

  • numpy库ndarray多维数组的维度变换方法(reshape、resize、swapaxes、flatten)

    numpy库对多维数组有非常灵巧的处理方式,主要的处理方法有: .reshape(shape) : 不改变数组元素,返回一个shape形状的数组,原数组不变 .resize(shape) : 与.reshape()功能一致,但修改原数组 In [22]: a = np.arange(20) #原数组不变 In [23]: a.reshape([4,5]) Out[23]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14

  • python numpy库中数组遍历的方法

    1.对于一维数组,可以有: 2. 对于二维数组:考虑可将其看作为矩阵,故可以如下书写二重遍历 这里外层循环的是二维数组A的行,内层则是列 同时c的作用:不想用肉眼直接观察得到行列数,故用A.shape方法获得(2,6)的元组,然后改变数据类型为列表,然后直接使用. 3.对于三维数组,如: 有两个二维数组,二维数组中又有三个长度为4的数组.可以这样子循环: 又len(f) = 2, len(f[0]) = 3, len(f[0][0]) = 4;故可以再一次改进代码,这里就不写了. f[0]:三维

随机推荐