Python3中查看NumPy数组属性的完整方法
本文介绍如何在Python3中使用NumPy库查看数组属性。通过示例展示如何获取数组的数据类型(dtype)、元素总数(size)、形状(shape)及维度数目(ndim)。此外,提供一个封装函数以一次性输出多项数组信息,便于调试和开发。
首先,通过具体的代码实例来演示如何查看NumPy数组的基本属性。
import numpy as np
a1 = np.array([1,2,3,4],dtype=np.complex128)
print(a1)
print("数据类型",type(a1)) #打印数组数据类型
print("数组元素数据类型:",a1.dtype) #打印数组元素数据类型
print("数组元素总数:",a1.size) #打印数组尺寸,即数组元素总数
print("数组形状:",a1.shape) #打印数组形状
print("数组的维度数目",a1.ndim) #打印数组的维度数目
为了便于日常开发,构造一个能够一次性展示数组各项属性的函数会更加高效。
import numpy as np
def arrayinfo(a1):
"""一次性呈现数组的许多信息"""
a2 = np.array([1,2]) #创建一个参照物数组
if type(a1) != type(a2): #判断传入参数是否为数组类型
print("It's not an numpy.ndarray")
return None
print(a1)
print("数据类型",type(a1)) #打印数组数据类型
print("数组元素数据类型:",a1.dtype) #打印数组元素数据类型
print("数组元素总数:",a1.size) #打印数组尺寸,即数组元素总数
print("数组形状:",a1.shape) #打印数组形状
print("数组的维度数目",a1.ndim) #打印数组的维度数目
arrayinfo(a1)
以上就是关于Python3中NumPy数组属性查看方法的详细介绍,希望上述内容能对各位读者有所帮助。
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