1 ndarray的属性
数组属性反映了数组本身固有的信息。
2 ndarray的形状
首先创建一些数组。
# 创建不同形状的数组
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> b = np.array([1,2,3,4])
>>> c = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3],[4,5,6]]])
分别打印出形状
>>> a.shape
>>> b.shape
>>> c.shape
(2, 3) # 二维数组
(4,) # 一维数组
(2, 2, 3) # 三维数组
如何理解数组的形状？
二维数组：
三维数组：
3 ndarray的类型
>>> type(score.dtype)
<type 'numpy.dtype'>
dtype是numpy.dtype类型，先看看对于数组来说都有哪些类型
创建数组的时候指定类型
>>> a = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]], dtype=np.float32)
>>> a.dtype
dtype('float32')
>>> arr = np.array(['python', 'tensorflow', 'scikit-learn', 'numpy'], dtype = np.string_)
>>> arr
array([b'python', b'tensorflow', b'scikit-learn', b'numpy'], dtype='|S12')
注意：若不指定，整数默认int64，小数默认float64