1. ndarray属性
- dtype：一个用于说明数组元素数据类型的对象。
- shape： 一个数组的各个维度大小的元组，即表示数组的形状
- size：元素总个数，即shape中各个数的相乘
- ndim: 一个数组的维度数量
a = np.array([
[1,2],
[3,4],
[5,6],
[7,8]
])
print("维度的数量",a.ndim)
print("数组的形状",a.shape)
print("数组的元素类型",a.dtype)
print("数组的元素数量",a.size)
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2. ndarray中元素数据类型
- 创建numpy数组的时候可以通过属性dtype显示指定数据类型，如果不指定的情况下，numpy会自动推断出合适的数据类型，所以一般不需要显示给定数据类型。
-
如果需要更改一个已经存在的数组的数据类型，可以通过astype方法进行修改从而得到一个新的数组。
image.png - 数值型dtype的命名方式为：一个类型名称(eg:int, float等)，后接一个表示各个元素位长的数字
比如Python的float数据类型（双精度浮点值），需要占用8个字节（86位），因此在Numpy中记为float64。
-
每个数据类型都有一个类型代码，即简写方式。
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3. ndarray修改形状
- 对于一个已经存在的ndarray数组对象而言，可以通过修改形状相关的参数/方法从而改变数组的形状。
直接修改数组ndarray的shape的值，要求修改后乘积不变。
直接使用reshape函数创建一个改变尺寸的新数组，原数组的shape保持不变，但是新数组和原数组共享一个内存空间，也就是修改任何一个数组中的值都会对另外一个产生影响，另外要求新数组的元素个数和原数组一致。
- 当指定一个轴为-1的时候，表示将根据数组元素的数量自动计算该轴的长度值。
直接修改shape的值
这种操作会直接修改原数组的形状。
image.png- 使用reshape方法修改形状
- -1 表示当前维度的元素个数，自动计算,会根据数组元素的个数，和已经传入的数值，来判断-1位置的值应该填写的数字。
这种操作不会修改原数组的形状，返回一个修改形状后的新的数组。
image.png
import numpy as np
a = np.arange(1,25,2) #生成一个从1开始到25结尾(不包含25)，步长为2的一维数组。
print(a) #打印生成的数组
print(a.size) #打印数组的大小
b = a.reshape(2,6) #通过reshape函数根据原数组元素内容生成一个新的（2，6）的二维数组
print(b) #打印新生的数组
print(b.size) #打印新数组大小
print(a) #打印原数组
b[0][1] = 30 #修改新数组中第一行，第二列的数值为30
print(b) #打印新数组
print(a) #打印原数组，数值根据新数组的变化，一起改变了。
print(a.reshape(3,-1)) #通过-1来确定列的数目
print(a.reshape(-1,3)) #通过-1来确定行的数目
a.shape #打印原数组的形状，确定原数组的形状没有变更
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