03.Numpy数组属性

shape

这一数组属性返回一个包含数组维度的元组，它也可以用于调整数组大小。

示例

>>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> a.shape (2, 3) >>> a.shape = 3, 2 >>> a.shape (3, 2) >>> a array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> b = a.reshape(6, 1) >>> b array([[1], [2], [3], [4], [5], [6]])

ndim

这一数组属性返回数组的维数。

示例

>>> a = np.arange(24) >>> a.ndim 1 >>> b = a.reshape(2, 3, 4) >>> b.ndim 3

size

这一数组属性返回数组中元素个数。

示例

In [36]: a = np.arange(24) In [37]: a Out[37]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]) In [38]: a.size Out[38]: 24

itemsize

这一数组属性返回数组中每个元素的字节单位长度。

示例

>>> x = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int8) >>> x array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int8) >>> x.itemsize 1 >>> x = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.float) >>> x array([1., 2., 3., 4., 5.]) >>> x.itemsize 8

flags

ndarray对象拥有以下属性。这个函数返回了它们的当前值。

序号属性及描述1.C_CONTIGUOUS (C) 数组位于单一的、C 风格的连续区段内2.F_CONTIGUOUS (F) 数组位于单一的、Fortran 风格的连续区段内3.OWNDATA (O) 数组的内存从其它对象处借用4.WRITEABLE (W) 数据区域可写入。 将它设置为flase会锁定数据，使其只读5.ALIGNED (A) 数据和任何元素会为硬件适当对齐6.UPDATEIFCOPY (U) 这个数组是另一数组的副本。当这个数组释放时，源数组会由这个数组中的元素更新

示例

下面的例子展示当前的标志。

>>> x = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.float) >>> x.flags C_CONTIGUOUS : True F_CONTIGUOUS : True OWNDATA : True WRITEABLE : True ALIGNED : True WRITEBACKIFCOPY : False UPDATEIFCOPY : False

imag

ndarray.imag 用来输出数组包含元素的虚部。

real

ndarray.real用来输出数组包含元素的实部。

>>> a = np.arange(12).reshape(3, 4) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) >>> b = np.array(a, dtype=np.complex) >>> b array([[ 0.+0.j, 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j], [ 4.+0.j, 5.+0.j, 6.+0.j, 7.+0.j], [ 8.+0.j, 9.+0.j, 10.+0.j, 11.+0.j]]) >>> b.imag array([[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]]) >>> b.real array([[ 0., 1., 2., 3.], [ 4., 5., 6., 7.], [ 8., 9., 10., 11.]])

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