Numpy中ndim、shape、dtype、astype功能详解

简介：
本文详细解析了NumPy库中的几个重要属性和方法：ndim用于返回数组轴的数量；shape以元组形式显示每个维度的大小；dtype表示数组元素的数据类型；astype则用来转换数组数据类型，方便用户进行高效的数据处理与分析。 本段落介绍numpy数组中的四个方法的区别：ndim、shape、dtype 和 astype。 1. ndim ndim 返回的是数组的维度数目，返回值是一个整数，表示数组的维数。 2. shape shape 表示各维度大小的元组。返回的是一个包含不同维度长度的元组。 对于一维数组：为什么结果不是（1,6），因为 arr1 的 ndim 为 1，所以只返回一个数字表示其长度。 对于二维数组：前面的数值代表行数，后面的数值代表列数，因此它的 ndim 为2，返回两个值来描述行列信息。 对于三维及以上的数组：结构较复杂。例如考虑下面打印 arr3 的结果来看它是什么样的层级结构。 先看最外层的中括号，里面包含 [[1,2,3],[4,5,6]] 和 [[7,8,9],[10,11,12]], 假设我们重新描述这个数组，可以看出它的内部层次。