numpy 数组属性 区别于 python list 清仓大甩卖

上篇关于numpy的文章主要介绍了numpy的数据结构，本篇旨在讲解numpy的数组属性，NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的维度，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2。

在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。axis=0，表示沿着第 0 轴进行操作，即对每一列进行操作；axis=1，表示沿着第1轴进行操作，即对每一行进行操作。

numpy 数组基本属性

代码撸一撸

import numpy as np

a = np.arange(32)
print(a.ndim)
print("a =", a)

b =[ _ for _ in range(32)]
print("b =", b)

c = a.reshape(2, 4, 4)
print(c.ndim)
print("c =", c)
print("c.shape =", c.shape)
print("c.dtype =", c.dtype)
print("c.itemsize =", c.itemsize)

输出结果：

1
a = [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
 24 25 26 27 28 29 30 31]
b = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31]
3
c = [[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]
  [12 13 14 15]]

 [[16 17 18 19]
  [20 21 22 23]
  [24 25 26 27]
  [28 29 30 31]]]
c.shape = (2, 4, 4)
c.dtype = int32
c.itemsize = 4

上面的输出结果，我们是可以看到a和b的区别，这也是numpy数组和普通python list的表现形式上的区别，list带逗号分割元素，数组缺没有分隔符。

*知识扩展-Int8，Int16, Int32, Int64有什么区别呢？

计算机的基本的存储单元：

  • 位（bit）：二进制数中的一个数位，可以是0或者1，是计算机中数据的最小单位。二进制的一个“0”或一个“1”叫一位。
  • 字节（Byte，B）：计算机中数据的基本单位，每8位组成一个字节。各种信息在计算机中存储、处理至少需要一个字节。

ASCIIS码： 1个英文字母（不分大小写）= 1个字节的空间
1个中文汉字 = 2个字节的空间
1个ASCII码 = 一个字节
UTF-8编码： 1个英文字符 = 1个字节
英文标点 = 1个字节
1个中文（含繁体） = 3个字节
中文标点 = 3个字节
Unicode编码： 1个英文字符 = 2个字节
英文标点 = 2个字节
1个中文（含繁体） = 2个字节
中文标点 = 2个字节

字（Word）：两个字节称为一个字。汉字的存储单位都是一个字。

基本编码字节占用情况

而Int8，Int16，Int32，nt64，后面的数字就代表这个数据类型占据的空间。

Int8, 等于Byte, 占1个字节.
Int16, 等于short, 占2个字节. -32768 32767
Int32, 等于int, 占4个字节. -2147483648 2147483647
Int64, 等于long, 占8个字节. -9223372036854775808 9223372036854775807
这样, 看起来比short,int,long更加直观些!
另外, 还有一个Byte, 它等于byte, 0 - 255.

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