01_ndarray属性

ndim数组的维度数。例如一维数组为 1二维数组为 2。shape数组的形状。返回一个元组表示数组在每个维度上的大小例如3行4列的二维数组 shape 为 (3, 4)。该属性也可以用来直接重塑数组size数组中元素的总个数。它等于 shape 元组中所有维度大小的乘积dtype数组元素的数据类型如 int64, float32, bool 等itemsize数组中每个元素占用的字节大小。例如int64 类型的 itemsize 为 8float32 类型的 itemsize 为 4。type()返回的是 Python 对象的类型。对于 NumPy 数组type() 永远返回 class ‘numpy.ndarray’它告诉你这是一个 NumPy 数组对象。importnumpyasnp# np.array() 只能接收 1 个数组类参数,把一组数字放进列表 [] 作为唯一参数传入array1np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(array1)print(维度,array1.ndim)print(形状,array1.shape)print(个数,array1.size)print(数据类型,array1.dtype)print(变量类型,type(array1))print(每个元素字节数大小,array1.itemsize)# 1. 用 np.array() 函数 → 创建数组arrnp.array([1,2,3])# 2. 创建出来的 arr 它的类型 → 就是 np.ndarray# np.ndarray只是一个类型,不能直接用来创建数组底层用,只用来判断类型 isinstance(arr, np.ndarray)print(type(arr))# class numpy.ndarray# 3. 验证# isinstance() 是 Python 的一个内置函数用于判断一个对象是否是某个类或类元组的实例。print(isinstance(arr,np.ndarray))# True