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1.创建函数显示 ndarray 属性

import numpy as np  def showArrayInfo(a):  print(a)print('type:',type(a))print('转置：\n',a.T)print('数组有几行几列：',a.shape)print('数据元素的数据类型：',a.dtype)print('数组的维度：',a.ndim)print('数组元素的个数：',a.size)print('数组所有元素的字节长度：',a.itemsize)print('数组所有元素的字节长度总和：',a.nbytes)print('数组的一维迭代器：',a.flat)

showArrayInfo(a) 结果：

[[1 2 3 4] [5 6 7 8]] type: <class ‘numpy.ndarray’> 转置： [[1 5] [2 6] [3 7] [4 8]] 数组有几行几列： (2, 4) 数据元素的数据类型： int32 数组的维度： 2 数组元素的个数： 8 数组所有元素的字节长度： 4 数组所有元素的字节长度总和： 32 数组的一维迭代器： <numpy.flatiter object at 0x0000024FC04DD7A0>

2.创建ndarray

语法： np.array(object, dtype=None, copy=True, order=‘K’, subok=False, ndmin=0) object: 转换的对象 dtype : 数组数据的类型 copy : 是否被复制 ndmin : 维度

3.其他的创建

np.zeros( (2,2) ) ： 全为 0 的数组 np.ones((3,2)) ：全为 1 的数组 np.full( (3,3) ,10000 ) ： 几行几列 全是 某值 np.eye(4) ：对角 np.eye(4 ,k=1) ：上移一个单位 np.eye(4 ,k=-1) ：下移一个单位 np.eye(4 ,k=-1).T ：转置

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