多维数组及其部分操作

数据准备

a1=np.array([1,2,3])
a2=np.array([1,2,3],[4,5,6])
a3=np.array(
[
[1,2,3],
[4,5,6]
]
,[
[7,8,9],
[10,11,12]
])

1. ndarray.ndim
   查看数组的维数

print(a1.ndim)#1
print(a2.ndim)#2
print(a3.ndim)#3

2. ndarray.shape
   数组的每个维度的数
   例如二维数组：查看是几行几列

print(a1.shape)#（(3,)
print(a2.shape)#(2,3)
print(a3.shape)#(2,2,3)

a4=np.array([1,2,3],[4,5])
print(a4)#[list([1, 2, 3]) list([4, 5])]
print(a4.shape)#(2,)

3. ndarray.reshape
   重新修改数组维数 三维及以上的数组，一般转化为一维二维进行处理

#三维转化为二维
a5=a3.reshape((2,6))
print(a5)
print(a5.shape)#(2,6)

#三维转化为一维
a5=a3.reshape((1,12))
print(a5)#[[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]]   是二维数组
#正确转换方法
#1.
a5=a3.reshape((12,))
print(a5)#[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]
#2.扁平化方法函数flatten()
a5=a3.flatten()

用arange创建多维数组：

a=np.arange(1,9).reshape(3,3)

4. ndarray.size
   获取数中的总元素个数

print(a2.size)#6   一共6个元素，所以打印6

5. ndarray.itemsize
   每个元素所占内存的大小，单位字节byte
   （1个字节=8位）
   可用于求一个数组所占总内存

item=a3.itemsize
#求一个数组所占总内存：总元素数*每个元素所占内存大小
print(item*a3.size)