1 Numpy基础 & 安装

环境安装

pip install numpy

导入numpy

import numpy as np

根据list创建numpy

import numpy as np
a = np.array([5,8,7])
print(a) # [5 8 7]

基本知识

• ndarray.ndim

数组的轴数（维数）。

• ndarray.shape

数组的维度。这是一个整数元组，表示数组在每个维度上的大小。对于具有n行和m列的矩阵，shape将为(n,m)。因此，元组的长度 shape是轴的数量，ndim。

• ndarray.size

数组元素的总数。这等于 元素的乘积shape。

• ndarray.dtype

描述数组中元素类型的对象。可以使用标准 Python 类型创建或指定 dtype。此外，NumPy 还提供自己的类型。numpy.int32、numpy.int16 和 numpy.float64 就是一些示例。

• ndarray.itemsize

数组中每个元素的大小（以字节为单位）。例如，一个元素为 类型的数组float64有itemsize8 个元素（=64/8），而 类型的数组complex32有itemsize4 个元素（=32/8）。它相当于ndarray.dtype.itemsize

import numpy as np
# 根据list创建numpy
arr = np.array([5,8,7])
# 打印
print(arr)
# 获取数组的维度
print("数组的维度",arr.ndim)
# 数组的形状
print("数组的形状",arr.shape)
# 数组元素的总数
print("数组元素的总数",arr.size)
# 数组元素中元素的类型
print("类型",arr.dtype)
# 数组中每个元素的大小
print("元素的大小",arr.itemsize)