python3库numpy数组属性的查看方法
在Python中，使用NumPy库来处理多维数组是非常常见的。NumPy提供了许多功能强大且高效的数据结构和函数，用于处理数组数据。当我们使用NumPy数组时，有许多有用的属性可以用来查看数组的信息。下面是一些常用的属性和查看方法。
1. shape属性：
shape属性用于查看数组的形状，即每个维度的长度。可以通过访问shape属性来获取数组的维度数和每个维度的长度。例如：
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape)
```
输出结果为`(2,3)`，表示数组有两个维度，第一个维度的长度为2，第二个维度的长度为3
2. ndim属性：
ndim属性用于查看数组的维度数。可以通过访问ndim属性来获取数组的维度数。例如：
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.ndim)
```
输出结果为`2`，表示数组有两个维度。
3. dtype属性：
dtype属性用于查看数组的数据类型。可以通过访问dtype属性来获取数组的数据类型。例如：
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.dtype)
```
输出结果为 `int64`，表示数组中的元素的数据类型为64位整数。
4. size属性：
size属性用于查看数组中元素的总数。可以通过访问size属性来获取数组中元素的总数。例如：
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.size)
```
输出结果为`6`，表示数组中有6个元素。
5. itemsize属性：
itemsize属性用于查看数组中每个元素的字节大小。可以通过访问itemsize属性来获取数组中每个元素的字节大小。例如：
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.itemsize)
```
输出结果为`8`，表示数组中每个元素占用8个字节。
6. nbytes属性：
nbytes属性用于查看数组所占用的总字节数。可以通过访问nbytes属性来获取数组所占用的总字节数。例如：
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.nbytes)
```
输出结果为`48`，表示数组占用的总字节数为48个字节。
7.T属性：
T属性用于获取数组的转置。可以通过访问T属性来获取数组的转置。例如：
```python
python获取数组长度
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.T)
```
输出结果为`[[14][25][36]]`，表示数组的转置。
8. flat属性：
flat属性用于获取一个迭代器，该迭代器可以用于遍历数组中的每个元素。可以通过访问flat属性来获取数组的迭代器。例如：
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
for item in arr.flat:
print(item)
```
输出结果为`123456`，表示遍历数组中的每个元素。
以上是一些常用的NumPy数组属性的查看方法。通过查看这些属性，我们可以了解数组的形状、维度、数据类型、元素总数、字节大小、转置以及遍历数组的方式，从而更好地理解和处理数组数据。

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