NumPy作為高性能科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)包，是介紹其它重要數(shù)據(jù)分析工具的基礎(chǔ)，掌握NumPy的功能及其用法，將有助于后續(xù)其他數(shù)據(jù)分析工具的學(xué)習(xí)。

NumPy中最重要的一個(gè)特點(diǎn)就是其N維數(shù)組對(duì)象，即ndarray(別名array)對(duì)象，該對(duì)象具有矢量算術(shù)能力和復(fù)雜的廣播能力，可以執(zhí)行一些科學(xué)計(jì)算。不同于Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，ndarray對(duì)象擁有對(duì)高維數(shù)組的處理能力，這也是數(shù)值計(jì)算中缺一不可的重要特性。

ndarray對(duì)象中定義了一些重要的屬性，具體如表1所示：

ndarray對(duì)象的常用屬性

值得一提的是，ndarray對(duì)象中存儲(chǔ)元素的類型必須是相同的。

為了讓讀者更好地理解ndarray，接下來(lái)，通過(guò)一些示例來(lái)演示ndarray對(duì)象 的使用，具體代碼如下：

上述示例中，第1行代碼使用import…as語(yǔ)句導(dǎo)入numpy庫(kù)，并將其取別名為np，表示后續(xù)會(huì)用np代替numpy執(zhí)行操作。

第2行代碼使用arange()和reshape()函數(shù)，創(chuàng)建了一個(gè)3行4列的數(shù)組data。其中，arange()函數(shù)的功能類似于range()，只不過(guò)arange()函數(shù)生成的是一系列數(shù)字元素的數(shù)組;reshape()函數(shù)的功能是重組數(shù)組的行數(shù)、列數(shù)和維度。

第4行代碼使用type()函數(shù)查看了數(shù)組的類型，輸出結(jié)果為numpy.ndarray。

第5行代碼獲取了數(shù)組的維度個(gè)數(shù)，返回結(jié)果為2，表示二維數(shù)組。

第6行代碼獲取了數(shù)組的維度，返回結(jié)果為(3,4)，表示數(shù)組有3行4列。

第7行代碼獲取了數(shù)組中元素的總個(gè)數(shù)，返回結(jié)果為12，表示數(shù)組中一共有12個(gè)元素。

第8行代碼獲取了元素的具體類型，返回結(jié)果為dtype(‘int64’)，表示元素的類型為int64。

ndarray對(duì)象的常用屬性，上面了已經(jīng)為大家做了詳細(xì)的介紹，希望對(duì)大家有所幫助！

本文來(lái)自千鋒教育，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python技术分享：ndarray对象的常用属性的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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