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.