Numpy 에서 ndim,shape,dtype,astype 의 용법 에 대한 상세 한 설명

본 고 는 numpy 배열 에서 이 네 가지 방법의 차이 점 인 ndim,shape,dtype,astype 을 소개 한다.
1.ndim

ndim 는 배열 의 차원 을 되 돌려 줍 니 다.돌아 오 는 것 은 하나의 숫자 입 니 다.이 수 는 배열 의 차원 을 나타 내 는 것 입 니 다.
2.shape

shape:여러분 의 차원 크기 를 나타 내 는 원 그룹 입 니 다.원 그룹 으로 돌 아 왔 습 니 다.
1 차원 배열:왜 아 닌 지 의문 입 니 다(1,6).arr1.ndim 차원 이 1 이기 때문에 원 그룹 에 서 는 하나의 숫자 만 되 돌려 줍 니 다.
2 차원 배열:앞 에 있 는 것 은 줄 이 고 뒤에 있 는 것 은 열 이 며 그의 ndim 은 2 이기 때문에 두 개의 수 를 되 돌려 줍 니 다.
3 차원 배열:아래 에 arr 3 를 인쇄 하여 어떤 구조 인지 알 아 보기 어렵다.

먼저 바깥 의 중 괄호 를 보면[1,2,3],[4,5,6]과[7,8,9],[10,11,12]를 포함한다.그들 이 배열 A,B 라 고 가정 하면[A,B]를 얻 을 수 있다.만약 에 A,B 가 하나의 숫자 라면 그의 ndim 은 2 이다.이것 이 첫 번 째 숫자 이다.그러나 A,B 는(2,3)의 배열 이다.그래서 결합 하면 이것 이 바로 arr 3 의 shape 이 고(2,2,3)이다.
이런 방법 을 유추 하면 4 차원,5 차원 배열 의 shape 를 내 놓 을 수 있다.
3.dtype

dtype:배열 데이터 형식 을 설명 하 는 대상 입 니 다.이 배열 의 데이터 형식 을 되 돌려 줍 니 다.그림 의 데이터 가 모두 성형 이기 때문에 돌아 오 는 것 은 모두 int 32 이다.배열 에 소수점 이 있 는 데이터 가 있 으 면 float 64 로 돌아 갑 니 다.
의문 이 있 는 것 은 성형 데 이 터 는 int 여야 하지 않 습 니까?부동 소수점 데 이 터 는 float 가 아 닙 니까?
해답:int 32,float 64 는 Numpy 라 이브 러 리 자체 의 데이터 형식 입 니 다.
4.astype

astype:배열 의 데이터 형식 을 변환 합 니 다.
int32 --> float64        완전 ojbk
float64 --> int32        소수 부분 을 잘 라 냅 니 다.
string_ --> float64        문자열 배열 이 모두 숫자 를 나타 내 면 astype 으로 수치 형식 으로 바 꿀 수도 있 습 니 다.

float 를 주의 하 십시오.python 에 내 장 된 형식 이지 만 Numpy 는 사용 할 수 있 습 니 다.Numpy 는 Python 형식 을 등가 dtype 에 표시 합 니 다.
이상 은 이 네 가지 방법의 간단 한 용법 이 며,이후 에 새로운 발견 이 있 으 면 다시 보충 합 니 다.
Numpy 에서 ndim,shape,dtype,astype 의 용법 에 대한 상세 한 설명 은 여기까지 입 니 다.더 많은 Numpy 에서 ndim,shape,dtype,astype 내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 찾 아 보 세 요.앞으로 저 를 많이 응원 해 주세요!