探索NumPy数组——查看属性

一.查看数组的行数和列数 描述 查看数组的行数和列数 用法和参数 数组.shape 返回值 元组 实例 代码展示 import numpy as np # 查看数组的行数和列数 arr = np.array( [ [1, 2], [3, 4], [5, 6] ] ) print(arr.shape) print(f"数组的行数:{arr.shape[0]}") print(f"数组的列数:{arr.shape[1]}")

import numpy as np #定义一个矩阵 array = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print(array) [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] #查看矩阵的维度 矩阵有几个方括号就是几维的矩阵 print(array.ndim) 3 #查看矩阵的形状 print(array.shape) (3,3) 即三行三列 #查看矩阵的大小，输出矩阵中有多少个数 print(array.size) 9 #查看矩阵中元素的属性，

主要告诉大家关于numpy不得不知的一些数组对象的属性，方便我们对数组数据的认识和利用。其中包含一些常见属性：shape，size等以及一些标志属性flags等。

Numpy的核心特征之一就是N-维数组对象——ndarray。ndarray是Python中一个快速、灵活的大型数组容器。数组允许使用类似于标量的操作语法在整块数据上进行数学计算。 1.生成ndarray 生成数组最简单的方式就是array函数，array函数接收任意的序列行对象（也包括其他的数组），生成一个新的包含数据的Numpy数组。 例：将python列表转化为数组。 或者利用numpy数...

numpy库查看数组属性与数据类型

1、秩、维度 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（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的...

forcach() array.forEach(function(currentValue, index, arr)) currentValue：数组当前项的值 index：数组当前项的索引 (可选) arr：数组对象本身 filter() 方法创建一个新的数组， 新数组中的元素是通过检查指定数组中符合条件的所有元素,主要用于筛选数组 注意它直接返回一个新数组 代码: <script> var arr=[50,86,12,10,0,38]; var newa

Python自带的numpy是深度学习最常用的库之一，作为深度学习入门，只需要掌握创建数组、索引、类型转换、维度变换即可。本文主要讲解数组

1 什么是numpy numpy是一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础库，多用于大型、多维数据上执行数值计算。 在NumPy 中，最重要的对象是称为 ndarray 的N维数组类型，它是描述相同类型的元素集合，numpy所有功能几乎都以ndarray为核心展开。ndarray 中的每个元素都是数据类型对象(dtype)的对象。n...

❝ 数组的属性主要是指数组的行列数、元素个数、元素的数据类型、数组的维数 ❞ 查看数组的行数和列数 数组的shape属性用于查看数组的行数和列数，演示代码如下： import numpy as zw # 导入NumPy模块，并简写为zwbiaoxing=zw.array([[1,2],[3,4],[5,6]])# 创建一个有3行2列的数组biaoxingprint(biaoxing.shape) # 通过shape属性获取数组b

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) #.

作为数据分析三巨头Pandas、matplotlib、NumPy之一，必然要给足面子单独拿出来讲解一波。NumPy应用场景十分宽泛，Pandas很多函数转换后也都是NumPy数组类型的数据结构。在机器学习、深度学习以及一些数据处理操作中使用的频率甚至比Pandas都高。而且NumPy功能强大，使用起来也十分便捷，支持多种复杂操作。平时我的Pandas以及一些机器学习的文章都有用到NumPy，但是博客内容并没有详细解答NumPy的操作也没有记录有关NumPy操作的一些具体函数解答。