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第二章:ndarray 的基本属性与操作

ztj100 2025-07-08 00:23 5 浏览 0 评论

2.1 ndarray 的基本属性

ndarray 有几个重要的属性,通过这些属性可以了解数组的一些关键信息。

2.1.1 shape

  • 含义:shape 属性返回一个元组,该元组的每个元素表示数组在相应维度上的大小。对于二维数组,第一个元素是行数,第二个元素是列数。它就像是告诉我们这个数组“长什么样”,有几行几列或者在更高维度下各个维度的长度。
  • 示例
import numpy as np

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

运行上述代码,会输出 (2, 3),表明这是一个 2 行 3 列的二维数组。

2.1.2 ndim

  • 含义:ndim 属性表示数组的维度数量,也就是有几个轴。一维数组 ndim 为 1,二维数组 ndim 为 2,以此类推。这能让我们知道这个数组是“几维空间”里的。
  • 示例
import numpy as np

arr1d = np.array([1, 2, 3])
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr1d.ndim)
print(arr2d.ndim)

代码中,arr1d 是一维数组,ndim 输出为 1;arr2d 是二维数组,ndim 输出为 2。

2.1.3 size

  • 含义:size 属性返回数组中元素的总数,不管数组是几维的,把所有维度的元素个数相乘就是 size。它告诉我们这个数组里总共有多少个“小零件”。
  • 示例
import numpy as np

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

这里二维数组 arr 的 size 为 6,因为 2(行数)× 3(列数) = 6。

2.1.4 dtype

  • 含义:dtype 属性表示数组中元素的数据类型。Numpy 中的数组要求所有元素具有相同的数据类型,这样可以提高存储和计算效率。常见的数据类型有 np.int32、np.float64 等。
  • 示例
import numpy as np

int_arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
float_arr = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
print(int_arr.dtype)
print(float_arr.dtype)

int_arr 明确指定了数据类型为 np.int32,所以 dtype 输出为 int32;float_arr 没有显式指定,Python 根据数据默认推断为 float64,所以输出为 float64。

2.2 ndarray 的索引与切片

和 Python 的列表类似,ndarray 也支持索引和切片操作,通过这些操作可以获取数组中的特定元素或子集。

2.2.1 一维数组的索引与切片

  • 索引:和列表一样,通过索引值获取数组中的单个元素,索引从 0 开始。
  • 示例
import numpy as np

arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
print(arr[2])

这里 arr[2] 会输出 30,即数组中索引为 2 的元素。

  • 切片:使用 start:stop:step 的形式对数组进行切片,start 是起始索引(包含),stop 是结束索引(不包含),step 是步长,默认 step 为 1。
  • 示例
import numpy as np

arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
print(arr[1:4])
print(arr[::2])

arr[1:4] 输出 [20 30 40],表示从索引 1 开始到索引 4 之前(不包含索引 4)的元素;arr[::2] 输出 [10 30 50],表示从数组开头开始,每隔一个元素取一个(步长为 2)。

2.2.2 二维数组的索引与切片

  • 索引:对于二维数组,需要用两个索引值,第一个表示行,第二个表示列。
  • 示例
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr[1, 2])

这里 arr[1, 2] 输出 6,即第 2 行(索引从 0 开始,所以 1 代表第 2 行)第 3 列的元素。

  • 切片:二维数组的切片稍微复杂一些,可以对行和列分别进行切片操作。
  • 示例
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr[0:2, 1:3])

arr[0:2, 1:3] 输出 [[2 3], [5 6]],表示取第 1 行到第 2 行(不包含第 2 行之后),第 2 列到第 3 列(不包含第 3 列之后)的子数组。这里 0:2 是对行的切片,1:3 是对列的切片,它们组合起来就得到了特定的二维子数组。

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