資料分析 numpy 01

import numpy as np

arr1 = np.array([1
,2,3
])#陣列的秩
#軸的個數稱為秩
#軸(axes)是陣列的維度
print
(arr1.ndim)
# 結果為:1 #結論:一維陣列秩為1,二維陣列秩為2
#陣列的維度
print
(arr1.shape,
len(arr1.shape)
)#(3,) 2 ---返回的型別,只有乙個元素的元組,3代表軸的長度(行數,列數)
#陣列的維度為1,軸的長度為3
#二維陣列
arr2=np.array([[
1,2,
3,4]
,[4,
5,6,
7],[
7,8,
9,0]
])print
('arr2的秩為:'
,arr2.ndim)
#2print
('arr2的維度:'
,len
(arr2.shape)
)#(3,4) 2
'''常用屬性'''
#1.ndim,秩
#2.shape,維度
arr3=np.array([1
,2,3
,4,5
,6])
print
(arr3.shape,arr3)
arr3.shape=(3
,2)#變成3行2列
print
(arr3.shape,arr3)
#3.size 元素之和
iflen
(arr3.shape)==2
:print
('元素總個數:'
,arr3.shape[0]
*arr3.shape[1]
)elif
len(arr3.shape)==1
:print
('元素總個數:'
,arr3.shape[
0]')
#4.dtype 乙個用來描述陣列中元素型別的物件,可以通過創造或指定python型別
print
(arr3.dtype)
#int32 32位
#5.itemsize
#陣列中每個元素的位元組大小
print
(arr3.itemsize)
#4個位元組 32/8
#6.data --陣列的記憶體位址,緩衝區域
print
(arr3.data)
#print
(arr2[1]
)

資料分析 numpy陣列 01

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2020 11 2 import array arr array.array i list range 10 i表示整型,生成序列後不能改變資料型別 多維陣列ndarray方便處理多維度運算，運算效率高 nparr np.array list range 10 修改值，浮點數取整數段 nparr 2...

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