Numpy中ndim、shape、dtype、astype的用法详解

简介

NumPy是Python中用于科学计算的一个重要的库，它提供了高效的多维数组对象array和于和量的函数。本文将详细讲解Numpy中ndim、shape、dtype、astype的用法，包括这些属性和方法的含使用方法和例。

ndim属性

ndim属性用于返回ndarray的维度数。下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建ndarray
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 输出维度数
print(a.ndim)

在上面的示例中，我们使用ndim属性输出了ndarray的维度数。

shape属性

shape属性用于返回ndarray的形状。下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建ndarray
a = np.array([[1, 2, 3], [4, , 6]])

# 输出形状
print(a.shape)

在上面的示例中，我们使用shape属性输出了ndarray的形状。

dtype属性

dtype属性用于返回ndarray的数据类型。下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建ndarraya = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float)

# 输出数据类型
print(a.dtype)

在上面的示例中，我们使用dtype属性输出了ndarray的数据类型。

astype()方法

astype()方法用于将ndarray的数据类型转换为定的数据类型。下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建ndarray
a = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int)

# 转换数据类型
b = a.astype(np.float)

# 输出结果
print(b)

在上面的示例中，我们使用astype()方法将ndarray的数据类型从int转换为float。

示例一：使用Numpy创建ndarray并输出其属性

import numpy as np

# 创建ndarray
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 输出属性
print("维度数：", a.ndim)
print("形状：", a.shape)
print("数据类型：", a.dtype)

在上面的示例中，我们使用Numpy创建了一个ndarray输出了它的度数、形状和数据类型。

示例二：使用Numpy将ndarray的数据类型转换为指定类型

import numpy as np

# 创建ndarray
a = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int)

# 转换数据类型
b = a.astype(np.float)

# 输出结果
print(b)

在上面的示中，我们使用Numpy创建了ndarray，并使用astype()方法将它的数据类型从int转换为float。