NumPy数组

NumPy数组的维数称为秩，也就是轴，一维数组的轴为1，二维数组的轴为2，以此类推。

如果声明axis=0代表沿着第0轴进行操作（对每一列进行操作），axis=1则表示沿着第1轴进行操作，对每一行进行操作，其中在NumPy中比较重要的ndarray对象属性有：

ndarry.ndim :表示轴的数量，数组的维数

ndarry.shape 数组的维度，对于矩阵，n行m列

ndarry.size 数组元素的总个数，相当于shape中的n*m的值

ndarry.dtype ndarray对象的元素类型

ndarry.itemsize 每个元素的大小，以字节为单位表示

ndarry.flags 内存信息

ndarry.real 元素的实部

ndarry.imag 元素的虚部

下面来实现一个数组转换：

import numpy as np
a=np.arange(36);
print(a.ndim)
# 调整维度
b=a.reshape(3,4,2)
print(b.ndim)

调试后：

D:EappliancePythonAllpython376python376.exe D:/AProjectS/Pyaaz/venv/src/numpyarry.py
Traceback (most recent call last):
  File "D:/AProjectS/Pyaaz/venv/src/numpyarry.py", line 5, in <module>
    b=a.reshape(3,4,2)
ValueError: cannot reshape array of size 36 into shape (3,4,2)
1

从错误信息中我们可知，我们重新定义的数据维度必须取余后为零，也就是3*4*2不等于36造成的这个错误，我们修改程序后再次运行

import numpy as np
a=np.arange(36);
print(a.ndim)
# 调整维度
b=a.reshape(3,4,3)
print(b.ndim)

运行结果：

D:EappliancePythonAllpython376python376.exe D:/AProjectS/Pyaaz/venv/src/numpyarry.py
1
3

Process finished with exit code 0

接下来代码原来一样：

aa=np.array([[1,2],[9,8]])
aa.shape=(4,1)
print(aa)

运行结果：

[[1]
 [2]
 [9]
 [8]]

Process finished with exit code 0

ndarry.itemsize以字节的形式返回数组中每一个元素的大小

对于complex128类型的数组，它的itemsize的大小为16（占有128bit，每个字节长度为8，故攻占有16个字节）

aa=np.array([[1,2],[9,8]],dtype=np.complex128)
aa.shape=(4,1)
print(aa.itemsize)

运行结果：

16

Process finished with exit code 0

ndarry.flags

ndarry.flags属性返回的是ndarry对象的内存信息，包括以下属性

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