numpy 普通方法

ndarray.ndim - 数组的维度：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr_1d = np.array([1, 2, 3])
print("数组:", arr_1d)
print("数组的维度:", arr_1d.ndim)

数组: [1 2 3]
数组的维度: 1

ndarray.shape - 数组的形状（维度大小）：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr_2d)
print("数组的形状:", arr_2d.shape)
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
数组的形状: (2, 3)

ndarray.size - 数组元素的总个数：

import numpy as np

# 创建一个三维数组
arr_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print(arr_3d)
print("数组元素的总个数:", arr_3d.size)
[[[1 2]
  [3 4]]

[[5 6]
[7 8]]]
数组元素的总个数: 8

ndarray.dtype - 数组元素的数据类型：

import numpy as np

arr_int = np.array([1, 2, 3], dtype=int)
arr_float = np.array([1.1, 2.2, 3.3], dtype=float)

改变数据类型

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
arr_float = arr.astype(float)