NumPy 数组属性

本章节我们将来了解 NumPy 数组的一些基本属性。

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数组的秩（rank），即数组的维度数量或轴的数量。
ndarray.shape数组的维度，表示数组在每个轴上的大小。对于二维数组（矩阵），表示其行数和列数。
ndarray.size数组中元素的总个数，等于 ndarray.shape 中各个轴上大小的乘积。
ndarray.dtype数组中元素的数据类型。
ndarray.itemsize数组中每个元素的大小，以字节为单位。
ndarray.flags包含有关内存布局的信息，如是否为 C 或 Fortran 连续存储，是否为只读等。
ndarray.real数组中每个元素的实部（如果元素类型为复数）。
ndarray.imag数组中每个元素的虚部（如果元素类型为复数）。
ndarray.data实际存储数组元素的缓冲区，一般通过索引访问元素，不直接使用该属性。

ndarray.ndim

ndarray.ndim 用于获取数组的维度数量（即数组的轴数）。

实例

import numpy as np a = np.arange(24) print (a.ndim) # a 现只有一个维度 # 现在调整其大小 b = a.reshape(2,4,3) # b 现在拥有三个维度 print (b.ndim)

输出结果为：

1
3

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"。

ndarray.shape 也可以用于调整数组大小。

实例

import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print (a.shape)

输出结果为：

(2, 3)

调整数组大小。

实例

import numpy as np 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]]

NumPy 也提供了 reshape 函数来调整数组大小。

实例

import numpy as np 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）。

实例

import numpy as np # 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)

输出结果为：

1
8

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

实例

import numpy as np x = np.array([1,2,3,4,5]) print (x.flags)

输出结果为：

  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : True
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  WRITEBACKIFCOPY : False
  UPDATEIFCOPY : False