numpy.ndarray

`numpy.ndarray` 是 NumPy 库中的一个类，它是一个多维数组（n-dimensional array）。它可以用来表示各种数据类型，如整数、浮点数和布尔值等，并且支持对数组进行高效的数学运算和数组操作。在 NumPy 中，大部分的数据处理都是通过 `ndarray` 类来完成的。例如，我们可以使用 `numpy.array()` 函数来创建一个数组：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)

这将会输出：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

这个数组是一个二维数组，由两个一维数组组成。它的形状是 `(2, 3)`，表示它有两行、三列。我们可以使用 `shape` 属性来获取数组的形状：

print(arr.shape)

这将会输出 `(2, 3)`。我们还可以使用 `dtype` 属性来获取数组元素的数据类型：

print(arr.dtype)

这将会输出 `int64`，表示它的元素类型是 64 位整数。

相关问题

numpy.ndarray和ndarray

numpy.ndarray和ndarray是同一个概念，都是指NumPy库中的多维数组对象。\[1\] \[3\] NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高性能的多维数组对象以及丰富的数值计算方法和功能。ndarray是NumPy库中用于表示多维数组的数据类型，它可以存储相同类型的数据，并且支持丰富的数值计算操作，如矩阵运算、图像处理等。\[1\] \[3\]

在使用NumPy库时，我们可以使用import语句导入NumPy库，并使用np来表示它。然后，我们可以使用np.array()函数来创建一个numpy.ndarray或ndarray对象，该对象可以存储多维数组数据。\[1\] \[3\]

总结来说，numpy.ndarray和ndarray是同一个概念，都是指NumPy库中的多维数组对象，用于存储相同类型的数据并支持丰富的数值计算操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [NDArray 与 numpy.ndarray 互相转换](https://blog.csdn.net/xiaotao_1/article/details/79594802)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [48_Python列表和数组与numpy.ndarray的区别和使用方法](https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/121414780)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

numpy.ndarray是

在NumPy中，ndarray是一个多维数组对象，它是由同类型数据元素组成的表格（通常是数字）。它是一个非常强大的数据结构，可以用于存储和处理大规模的数值数据。ndarray的维度称为轴（axis），轴的数量称为秩（rank）。可以将ndarray看作是由相同类型元素构成的均匀网格，每个元素在内存中占用相同大小的空间。由于它是一个连续的存储结构，因此在NumPy中的数组操作非常快速和高效。