python3库numpy数组属性的查看方法

以下是关于“Python3库NumPy数组属性的查看方法”的完整攻略。

背景

在NumPy中，有时需要查看数组的属性，例如形状、大小、数据等。本攻略介绍Python3库NumPy数组属性的查看方法，并提供两个示例来演示如何使用这些方法。

方法1：ndarray.shape

ndarray.shape用于查看数组的形状。可以使用以下语法：

import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 查看数组的形状
shape = arr.shape

# 打印数组的形状
print(shape)
`

在上面的示例中，我们使用ndarray.shape查看数组的形状，并使用print()函数打印了数组的形状。

## 方法2：ndarray.size

ndarray.size用于查看数组的大小。可以使用以下语法：

```python
import numpy as# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 查看数组的大小
size = arr.size

# 打印数组的大小
print(size)

在上面的示例中，我们使用nd.size查看数组的大小，并print()函数打印了数组的大小。

方法3：ndarray.dtype

ndarray.dtype用于查看数组的数据类型。可以使用以下语法：

import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 查看数组的数据类型
dtype = arr.dtype

# 打印数组的数据类型
print(dtype)

在上面的示例中，我们使用ndarray.dtype查看数组的数据类型，并使用print()函数打印了数组的数据类型。

示例1：使用ndarray.shape查看数组的形状

可以使用ndarray.shape查看数组的形状。可以使用以下代码查看形状为(2, 3)的数组的形状：

import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 查看数组的形状
shape = arr

# 打印数组的形状
print(shape)

在上面的示例中，我们使用ndarray.shape查看数组的形状，并使用print()函数打印了数组的形状。

示例2：使用ndarray.dtype查看数组的数据类型

可以使用ndarray.dtype查看数组的数据类型。可以使用代码查看形状为(2, 3)的数组的数据类型：

import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 查看数组的数据类型
dtype = arr.dtype

#印数组数据类型
print(dtype)

在上面的示例中，我们使用ndarray.dtype查看数组的数据类型，并使用print()函数打印了数组的数据类型。

结论

综上所述，“Python3库NumPy数组属性的查看方法”的攻略介了Python3库NumPy数组属性的查看方法，并提供了两个示例来演示如何使用这些方法。可以根据需要选择适合的方法操作。总的来说，NumPy是Python中常用的科学计算库，可以用于处理大量数值数据。