Attributs Numpy et création de matrice en python

Le contenu de cet article concerne les attributs et la matrice de création de Numpy en python. Il a une certaine valeur de référence. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.

ndarray.ndim : Dimension

ndarray.shape : Forme

ndarray.size : Nombre d'éléments

ndarray.dtype : Type de données de l'élément

ndarray.itemsize : taille d'octet

Créer un tableau :

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

Spécifier le type de données :

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

Les types qui peuvent être spécifiés par dtype sont int32, float, float32, non suivi d'un nombre, la valeur par défaut est 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

type vide : le contenu initial est aléatoire, selon l'état de la mémoire

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 Modifiez la forme des données, par exemple 3 lignes et 4 colonnes

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 peut déterminer le nombre de données, mais l'arrage ne peut pas déterminer le nombre de données en même temps. temps, linspace peut également utiliser reshape pour définir la structure.

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