Lesson4——NumPy数组属性

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　　NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的维度，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数组。而轴的数量——秩，就是数组的维数。

　　很多时候可以声明 axis。

• • axis=0，表示沿着第 0 轴进行操作，即对每一列进行操作；
  • axis=1，表示沿着第1轴进行操作，即对每一行进行操作。

　　NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有：

属性	说明
ndarray.ndim	秩，即轴的数量或维度的数量
ndarray.shape	数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列
ndarray.size	数组元素的总个数，相当于 .shape 中 n*m 的值
ndarray.dtype	ndarray 对象的元素类型
ndarray.itemsize	ndarray 对象中每个元素的大小，以字节为单位
ndarray.flags	ndarray 对象的内存信息
ndarray.real	ndarray元素的实部
ndarray.imag	ndarray 元素的虚部
ndarray.data	包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。
ndarray.flat	数组上的一维迭代器。
ndarray.base	Base object if memory is from some other object.

numpy.ndarray.ndim

　　Examples：返回轴数。

>>> x = np.array([1, 2, 3])>>> x.ndim1>>> y = np.zeros((2, 3, 4))>>> y.ndim3

ndarray.shape

　　ndarray.shape 表示数组的维度，返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即 ndim 属性(秩)。比如，一个二维数组，其维度表示"行数"和"列数"。

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])  print (a.shape)(2, 3) #元组

　　类似的  numpy.shape : Return the shape of an array.

np.shape(np.eye(3))(3, 3)np.shape([[1, 3]])(1, 2)np.shape([0])(1,)np.shape(0)()a = np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)],             dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')])np.shape(a)(3,)a.shape(3,)

　　使用 ndarray.shape 调整数据大小：

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) a.shape =  (3,2)  print (a)#输出结果为：[[1 2] [3 4] [5 6]]

　　类似的：NumPy 也提供了 reshape 函数来调整数组大小。

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b = a.reshape(3,2)  print (b)#输出结果为：[[1, 2]  [3, 4]  [5, 6]]

ndarray.itemsize

　　ndarray.itemsize 以字节的形式返回数组中每一个元素的大小。

　　例如，一个元素类型为 float64 的数组 itemsize 属性值为 8  (float64 占用 64 个 bits，每个字节长度为 8，所以 64/8，占用 8 个字节），又如，一个元素类型为 complex32 的数组 item 属性为 4（32/8）。

# 数组的 dtype 为 int8（一个字节）  x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.int8)  print (x.itemsize) # 数组的 dtype 现在为 float64（八个字节） y = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.float64)  print (y.itemsize)#输出结果18

ndarray.flags

　　ndarray.flags 返回 ndarray 对象的内存信息，包含以下属性：

属性	描述
C_CONTIGUOUS (C)	数据是在一个单一的C风格的连续段中
F_CONTIGUOUS (F)	数据是在一个单一的Fortran风格的连续段中
OWNDATA (O)	数组拥有它所使用的内存或从另一个对象中借用它
WRITEABLE (W)	数据区域可以被写入，将该值设置为 False，则数据为只读
ALIGNED (A)	数据和所有元素都适当地对齐到硬件上
UPDATEIFCOPY (U)	这个数组是其它数组的一个副本，当这个数组被释放时，原数组的内容将被更新

numpy.ndarray.base

　　返回 Base Object.

　　Examples：

x = np.array([1,2])print(x.base)y=x[1:]print(y.base) #返回的是 x 中的数据，有点像 copyprint(y.base is x) #输出结果None[1 2]True

numpy.ndarray.flat

　　返回 ndarray 的一维迭代器。

　　Examples:

x= np.arange(6).reshape((2,3))print(x)for i in x.flat:    print(i,end=' ')print()print(type(x.flat))#输出结果[[0 1 2] [3 4 5]]0 1 2 3 4 5 <class 'numpy.flatiter'>

numpy.ndarray.T

　　返回转置数组。

　　Examples：

x = np.array([[1.,2.],[3.,4.]])print('原始数组：\n',x)print('转置数组：\n',x.T)x = np.array([1.,2.,3.,4.])print('原始数组：\n',x)print('转置数组：\n',x.T)#输出结果原始数组： [[1. 2.] [3. 4.]]转置数组： [[1. 3.] [2. 4.]]原始数组： [1. 2. 3. 4.]转置数组： [1. 2. 3. 4.]

numpy.ndarray.real & numpy.ndarray.imag

• numpy.ndarray.real 返回 ndarray 的实部
• numpy.ndarray.imag 返回 ndarray 的虚部

　　Example1：

x = np.array([1.,2.,3.,4.])print(x)print(x.real)print(x.imag)#输出结果[1. 2. 3. 4.][1. 2. 3. 4.][0. 0. 0. 0.]

　　Example2：

x = np.array([1+1j,2,3,4])print(x)print(x.real)print(x.imag)#输出结果[1.+1.j 2.+0.j 3.+0.j 4.+0.j][1. 2. 3. 4.][1. 0. 0. 0.]

　　同样可以通过 .real  和 .imag 修改元素的实部或者虚部。

　　Examples3:

x = np.array([1+1j,2,3,4])print(x)print(x.real)print(x.imag)#通过x.real修改所有元素的实部x.real = 9print(x)#通过x.imag修改所有元素的实部x = np.array([1+1j,2,3,4])x.imag = 7print(x)#输出结果[1.+1.j 2.+0.j 3.+0.j 4.+0.j][1. 2. 3. 4.][1. 0. 0. 0.][9.+1.j 9.+0.j 9.+0.j 9.+0.j][1.+7.j 2.+7.j 3.+7.j 4.+7.j]

　　对于实部和虚部，存在：

• np.real(x)：返回实部
• np.imag(x)：返回虚部

　　Examples:

print(np.real(x))print(np.imag(x))#输出结果[1. 2. 3. 4.][7. 7. 7. 7.]