NumPy - 數組屬性

這一章中，我們會討論 NumPy 的多種數組屬性。

ndarray.shape

這一數組屬性返回一個包含數組維度的元組，它也可以用於調整數組大小。

示例 1

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

輸出如下：

(2, 3)

示例 2

# 這會調整數組大小  
import numpy as np 

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

輸出如下：

[[1, 2] 
 [3, 4] 
 [5, 6]]

示例 3

NumPy 也提供了reshape函數來調整數組大小。

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

輸出如下：

[[1, 2] 
 [3, 4] 
 [5, 6]]

ndarray.ndim

這一數組屬性返回數組的維數。

示例 1

# 等間隔數字的數組  
import numpy as np 
a = np.arange(24)  print a

輸出如下：

[0 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16 17 18 19 20 21 22 23]

示例 2

# 一維數組  
import numpy as np 
a = np.arange(24) a.ndim 
# 現在調整其大小
b = a.reshape(2,4,3)  
print b 
# b 現在擁有三個維度

輸出如下：

[[[ 0,  1,  2] 
  [ 3,  4,  5] 
  [ 6,  7,  8] 
  [ 9, 10, 11]]  
  [[12, 13, 14] 
   [15, 16, 17]
   [18, 19, 20] 
   [21, 22, 23]]]

numpy.itemsize

這一數組屬性返回數組中每個元素的字節單位長度。

示例 1

# 數組的 dtype 爲 int8(一個字節)  
import numpy as np 
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.int8)  
print x.itemsize

輸出如下：

1

示例 2

# 數組的 dtype 現在爲 float32(四個字節)  
import numpy as np 
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.float32)  
print x.itemsize

輸出如下：

4

numpy.flags

ndarray對象擁有以下屬性。這個函數返回了它們的當前值。

序號

屬性及描述

1.

C_CONTIGUOUS (C) 數組位於單一的、C 風格的連續區段內

2.

F_CONTIGUOUS (F) 數組位於單一的、Fortran 風格的連續區段內

3.

OWNDATA (O) 數組的內存從其它對象處借用

4.

WRITEABLE (W) 數據區域可寫入。 將它設置爲flase會鎖定數據，使其只讀

5.

ALIGNED (A) 數據和任何元素會爲硬件適當對齊

6.

UPDATEIFCOPY (U) 這個數組是另一數組的副本。當這個數組釋放時，源數組會由這個數組中的元素更新

示例

下面的例子展示當前的標誌。

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

輸出如下：

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