【机器学习】Numpy

NumPy属性

   arr=np.array([[1,2,3]
                ,[4,5,6]])

   print("ndim: ",arr.ndim)   # 2 二维数组
   print("shape: ",arr.shape)  #（2,3） 二行3列
   print("size: ",arr.size)   # 6, 一共六个元素
   print("dtype: ",arr.dtype) # int 64
   print("itemsize: ",arr.itemsize)  # 8 , 每个int 64占8个字节

   # 生成0 - 14 的数字，重塑为 3 行5 列的二维数组
   a=np.arange(15).reshape(3,5)

   print("数组的维度：",a.shape)   # (3, 5)
   print("数组轴的个数：",a.ndim)  # 2
   print("数组元素类型: ",a.dtype)  # int64
   print("数组中每个元素的字节大小：",a.itemsize)  # 8
   print("数组元素的总个数：",a.size)   # 15
   print("类型查询：",type(a))  #  <class 'numpy.ndarray'>
   print(a)

1）a.shape：返回元组(3,5)，代表数组3 行 5 列；元组长度就是维度数

2）a.ndim ：轴 / 维度数量，这里是2，二维数组

3）a.dtype ：数组内元素的数据类型，默认int64（64 位整数）

4）a.itemsize ：单个元素占用内存字节数，int64占 8 字节

5）a.size ：数组全部元素总数 3*5=15
6）np.arange(15)：生成 [0,1,2,3,...,14]
7）.reshape(3,5)：把一维数组，重新调整形状为 3 行 5 列，

元素总数必须匹配（3*5=15）
4.