이 글의 내용은 Python에서 Numpy의 속성과 생성 매트릭스에 관한 것입니다. 이는 특정 참고 가치가 있습니다. 도움이 필요한 친구들이 참고할 수 있기를 바랍니다.
ndarray.ndim: 차원
ndarray.shape: 모양
ndarray.size: 요소 수
ndarray.dtype: 요소 데이터 유형
ndarray.itemsize: 바이트 크기
배열 만들기:
a = np.array([2,23,4]) # list 1d print(a) # [2 23 4]
데이터 지정 유형:
a = np.array([2,23,4],dtype=np.int) print(a.dtype) # int 64
dtype 지정할 수 있는 유형은 int32, float, float32이며 뒤에 숫자가 없으면 기본값은 64입니다.
a = np.zeros((3,4)) # 数据全为0,3行4列 """
a = np.ones((3,4),dtype = np.int) # 数据为1,3行4列
a = np.empty((3,4)) # 数据为empty,3行4列
빈 유형: 초기 내용은 메모리 상태에 따라 무작위입니다
a = np.arange(10,20,2) # 10-19 的数据,2步长
a = np.arange(12).reshape((3,4)) # 3行4列,0到11
reshape는 3행 4열과 같은 데이터 모양을 수정합니다.
a = np.linspace(1,10,20) # 开始端1,结束端10,且分割成20个数据,生成线段
linspace는 데이터 수를 결정할 수 있지만 arrage는 데이터 수를 결정할 수 없습니다. 동시에 linspace는 reshape를 사용하여 구조를 정의할 수도 있습니다.
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