如何判断数组是不是numpy.ndarray

可以使用isinstance()函数来判断一个对象是否是numpy.ndarray类型。具体地，可以使用以下代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])

if isinstance(arr, np.ndarray):
    print("arr is a numpy.ndarray")
else:
    print("arr is not a numpy.ndarray")

该代码会输出"arr is a numpy.ndarray"，说明arr是一个numpy.ndarray类型的数组。

相关问题

numpy.ndarray创建空数组

numpy.empty方法用于创建一个指定形状和数据类型的未初始化的空数组。可以通过指定参数shape来确定数组的形状，参数dtype来指定数据类型。以下是一些示例代码：

import numpy as np

array_default = np.empty(shape=(2, 3))
array_default_int = np.empty(shape=(2, 3), dtype=int)
array_float_16 = np.empty(shape=(2, 3), dtype=np.float16, order='F')
array_float = np.empty(shape=(2, 3), dtype=float, order='F')

print("array_default:\n{}\n".format(array_default))
print("array_default_int:\n{}\n".format(array_default_int))
print("array_float_16:\n{}\n".format(array_float_16))
print("array_float:\n{}\n".format(array_float))

以上代码创建了四个空数组，分别是array_default、array_default_int、array_float_16和array_float。你可以根据需要指定数组的形状和数据类型，然后使用print语句打印出数组的内容。

请问还有什么其他问题吗？

numpy.ndarray数组排序

可以使用numpy库中的sort函数对ndarray数组进行排序。sort函数有两个参数，分别是要排序的数组和排序方式（可选，默认为升序）。示例如下：

import numpy as np

arr = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3])
print("Original array:", arr)

# 升序排序
arr_sorted = np.sort(arr)
print("Sorted array:", arr_sorted)

# 降序排序
arr_sorted_desc = np.sort(arr)[::-1]
print("Sorted array in descending order:", arr_sorted_desc)

输出结果为：

Original array: [3 1 4 1 5 9 2 6 5 3]
Sorted array: [1 1 2 3 3 4 5 5 6 9]
Sorted array in descending order: [9 6 5 5 4 3 3 2 1 1]