一周学会Pandas2 Python数据处理与分析-NumPy数组属性

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下面是数组的一些常见属性。

属性名	含义
dtype	数组中元素的类型
ndim	数组的维度
size	所有数据的长度，比如mn维的二维数组，其size就是mn
itemsize	表示一个元素所占的字节的多少
shape	数组的形状

代码示例：

# 创建三维数组
a3 = np.array([[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]], [[9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17]],
               [[18, 19, 20], [21, 22, 23], [24, 25, 26]]])
​
print(a3)
print('数组的维度：', a3.ndim)
print('数组的形状：', a3.shape)
print('数据的长度：', a3.size)
print('数组中的元素的类型：', a3.dtype)
print('数组中的每个元素所占的字节：', a3.itemsize)

运行输出：

[[[ 0  1  2]
  [ 3  4  5]
  [ 6  7  8]]
​
 [[ 9 10 11]
  [12 13 14]
  [15 16 17]]
​
 [[18 19 20]
  [21 22 23]
  [24 25 26]]]
数组的维度： 3
数组的形状： (3, 3, 3)
数据的长度： 27
数组中的元素的类型： int64
数组中的每个元素所占的字节： 8