B02_NumPy数据属性（ndarray.ndim，ndarray.shape，ndarray.itemsize，ndarray.flags）
作者：互联网
NumPy数组属性
本章节我们将来了解 NumPy 数组的一些基本属性。
NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的维度，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。
在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩，就是数组的维数。
很多时候可以声明 axis。axis=0，表示沿着第 0 轴进行操作，即对每一列进行操作；axis=1，表示沿着第1轴进行操作，即对每一行进行操作。
NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有：
| 属性 | 说明 |
|---|---|
| ndarray.ndim | 秩，即轴的数量或维度的数量 |
| ndarray.shape | 数组的维度，对于矩阵，n行m列 |
| ndarray.size | 数组元素的总个数，相当于.shape中的 n * m的值 |
| ndarray.dtype | ndarray对象的元素类型 |
| ndarray.itemsize | ndarray对象中每个元素的大小，以字节为单位 |
| ndarray.flags | ndarray对象的内存信息 |
| ndarray.real | ndarray元素的实部 |
| ndarray.imag | ndarray元素的虚部 |
| ndarray.data | 包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。 |
ndarray.ndim
ndarray.ndim用于返回数组的维数，等于秩。
import numpy as np
a = np.arange(24)
print(a)
print("-----------")
print(a.ndim) # a 现只有一个维度
print("-----------")
#现在调整其大小
b = a.reshape(2,4,3) # b现在拥有三个维度
print(b)
print("----------")
print(b.ndim)
输出结果：
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]
-----------
1
-----------
[[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]
[ 6 7 8]
[ 9 10 11]]
[[12 13 14]
[15 16 17]
[18 19 20]
[21 22 23]]]
----------
3
ndarray.shape
ndarray.shape 表示数组的维度，返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即 ndim 属性(秩)。比如，一个二维数组，其维度表示"行数"和"列数"。
ndarray.shape 也可以用于调整数组大小。
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a.shape)
输出结果为：
(2, 3)
调整数组大小
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a.shape = (2,3)
print(a)
输出结果：
[[1 2 3]
[4 5 6]]
NumPy也提供了reshape函数来调整数组大小
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = a.reshape(3,2)
print(b)
输出结果为：
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
ndarray.itemsize
ndarray.itemsize 以字节的形式返回数组中每一个元素的大小。
例如，一个元素类型为 float64 的数组 itemsiz 属性值为 8(float64 占用 64 个 bits，每个字节长度为 8，所以 64/8，占用 8 个字节），又如，一个元素类型为 complex32 的数组 item 属性为 4（32/8）。
import numpy as np
# 数组的 dtype 为 int8（一个字节）
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int8)
print(x.itemsize)
# 数组的 dtype 现在为 float64（八个字节）
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.float64)
print(y.itemsize)
输出结果为：
1
8
ndarray.flags
ndarray.flags 返回 ndarray 对象的内存信息，包含以下属性：
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| C_CONTIGUOUS © | 数据是在一个单一的C风格的连续段中 |
| F_CONTIGUOUS (F) | 数据是在一个单一的Fortran风格的连续段中 |
| OWNDATA (O) | 数组拥有它所使用的内存或从另一个对象中借用它 |
| WRITEABLE (W) | 数据区域可以被写入，将该值设置为 False，则数据为只读 |
| ALIGNED (A) | 数据和所有元素都适当地对齐到硬件上 |
| UPDATEIFCOPY (U) | 这个数组是其它数组的一个副本，当这个数组被释放时，原数组的内容将被更新 |
实例：
import numpy as np
x = np.array([1,2,3,4,5])
print(x.flags)
输出结果为：
C_CONTIGUOUS : True
F_CONTIGUOUS : True
OWNDATA : True
WRITEABLE : True
ALIGNED : True
WRITEBACKIFCOPY : False
UPDATEIFCOPY : False
标签：ndim,print,shape,数组,np,NumPy,ndarray 来源： https://blog.csdn.net/toto1297488504/article/details/104779940