Numpy-Attribute und Matrixerstellung in Python

Der Inhalt dieses Artikels befasst sich mit den Attributen und der Erstellungsmatrix von Numpy in Python. Ich hoffe, dass er für Freunde hilfreich ist.

ndarray.ndim: Dimension

ndarray.shape: Form

ndarray.size: Anzahl der Elemente

ndarray.dtype: Elementdatentyp

ndarray.itemsize: Bytegröße

Array erstellen:

a = np.array([2,23,4])  
# list 1d
print(a)
# [2 23 4]

Datentyp angeben:

a = np.array([2,23,4],dtype=np.int)
print(a.dtype)
# int 64

Die Typen, die durch dtype angegeben werden können, sind int32, float, float32, wenn keine Zahl folgt, ist der Standardwert 64

a = np.zeros((3,4)) # 数据全为0，3行4列
"""

a = np.ones((3,4),dtype = np.int)   # 数据为1，3行4列

a = np.empty((3,4)) # 数据为empty，3行4列

leerer Typ: Der anfängliche Inhalt ist zufällig, abhängig vom Status des Speichers

a = np.arange(10,20,2) # 10-19 的数据，2步长

a = np.arange(12).reshape((3,4))    # 3行4列，0到11

reshape ändert die Datenform, z 3 Zeilen und 4 Spalten

a = np.linspace(1,10,20)    # 开始端1，结束端10，且分割成20个数据，生成线段

linspace Die Datenmenge kann bestimmt werden, Arrage kann die Datenmenge jedoch nicht bestimmen. Gleichzeitig kann Linspace auch Reshape verwenden, um die Struktur zu definieren.

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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNumpy-Attribute und Matrixerstellung in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!