Ndarray 数组常用属性介绍

揭秘 Numpy 中 Ndarray 数组的属性

在数据科学和机器学习领域，Numpy 库是操纵和分析数据的强大工具。它提供了许多有用的数据结构，其中包括 Ndarray 数组。Ndarray 数组是 Numpy 中最基本的数据结构，它可以存储具有不同数据类型和维度的多维数据。

了解 Ndarray 数组的属性

Ndarray 数组具有多种属性，可帮助您了解和操作其数据。这些属性包括：

• shape： 数组的形状是一个元组，它指定了数组每个维度的长度。例如，一个具有 3 行 4 列的数组的 shape 为 (3, 4)。
• dtype： dtype 属性表示数组元素的数据类型。数据类型可以是整数、浮点数、字符串或其他类型。
• ndim： ndim 属性返回数组的维度数。ndim 等于数组 shape 中元素的数量。
• size： size 属性返回数组中元素的总数。size 等于 shape 中所有元素的乘积。
• itemsize： itemsize 属性返回数组中每个元素的大小（以字节为单位）。itemsize 等于数据类型的大小属性值。
• strides： strides 属性是一个元组，它指定了数组中每个维度元素之间的字节数。
• flags： flags 属性是一个标志对象，它提供有关数组内存布局的信息。flags 对象具有多个属性，例如 C_CONTIGUOUS、F_CONTIGUOUS 和 OWNDATA。

示例代码

import numpy as np

# 创建一个 3 行 4 列的数组
array = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 打印数组的属性
print("Shape:", array.shape)
print("Data type:", array.dtype)
print("Number of dimensions:", array.ndim)
print("Total number of elements:", array.size)
print("Size of each element (in bytes):", array.itemsize)
print("Strides:", array.strides)
print("Flags:", array.flags)

输出：

Shape: (3, 4)
Data type: int32
Number of dimensions: 2
Total number of elements: 12
Size of each element (in bytes): 4
Strides: (16, 4)
Flags:  C_CONTIGUOUS : True
        F_CONTIGUOUS : False
        OWNDATA : True

结论

了解 Ndarray 数组的这些属性可以帮助您更好地理解和操作数组数据。这些属性对于数据科学和机器学习等领域非常有用。通过掌握这些属性，您可以提高编写高效、可维护的代码的能力。

常见问题解答

1. 如何获取数组的维度数？
   您可以使用 ndim 属性获取数组的维度数。

2. 如何确定数组是否连续存储在内存中？
   您可以检查 C_CONTIGUOUS 标志。如果它为 True，则数组在内存中连续存储。

3. 如何确定数组是否拥有其数据？
   您可以检查 OWNDATA 标志。如果它为 True，则数组拥有其数据。

4. strides 属性有什么用？
   strides 属性指定了数组中每个维度元素之间的字节数。它对于了解数组在内存中的布局非常有用。

5. itemsize 属性与数据类型大小有什么区别？
   itemsize 属性返回数组中每个元素的大小（以字节为单位），而数据类型大小返回数据类型本身的大小（以字节为单位）。