本文介紹numpy數組中這四個方法的區別ndim、shape、dtype、astype。

1.ndim

ndim返回的是數組的維度，返回的只有一個數，該數即表示數組的維度。

2.shape

shape：表示各位維度大小的元組。返回的是一個元組。

對于一維數組：有疑問的是為什么不是(1，6)，因為arr1.ndim維度為1，元組內只返回一個數。

對于二維數組：前面的是行，后面的是列，他的ndim為2，所以返回兩個數。

對于三維數組：很難看出，下面打印arr3，看下它是什么結構。

先看最外面的中括號，包含[[1,2,3],[4,5,6]]和[[7,8,9],[10,11,12]]，假設他們為數組A、B，就得到[A,B]，如果A、B僅僅是一個數字，他的ndim就是2，這就是第一個數。但是A、B是(2，3)的數組。所以結合起來，這就是arr3的shape，為(2，2，3)。

將這種方法類比，也就可以推出4維、5維數組的shape。

3.dtype

dtype：一個用于說明數組數據類型的對象。返回的是該數組的數據類型。由于圖中的數據都為整形，所以返回的都是int32。如果數組中有數據帶有小數點，那么就會返回float64。

有疑問的是：整形數據不應該是int嗎？浮點型數據不應該是float嗎？

解答：int32、float64是Numpy庫自己的一套數據類型。

4.astype

astype：轉換數組的數據類型。

int32 --> float64? ? ????完全ojbk

float64 --> int32????? ? 會將小數部分截斷

string_ --> float64????? ? 如果字符串數組表示的全是數字，也可以用astype轉化為數值類型

注意其中的float，它是python內置的類型，但是Numpy可以使用。Numpy會將Python類型映射到等價的dtype上。

以上是這四個方法的簡單用法，之后若有什么新發現再做補充。

到此這篇關于Numpy中ndim、shape、dtype、astype的用法詳解的文章就介紹到這了,更多相關Numpy中ndim、shape、dtype、astype內容請搜索站圈網以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持站圈網！

總結

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