Numpy ndarry
时间: 2024-05-17 16:12:42 浏览: 12
numpy ndarray是一个多维数组对象,是numpy的核心数据结构。它是由相同类型的元素组成的表格数据,每个元素由正整数元组(即数组的索引)来标识。ndarray维度的数量被称为rank,数组的形状被描述为一个整数元组,每个维度的大小被描述为一个正整数。ndarray中的所有元素都是同种数据类型,并且由于数据类型是固定的,因此numpy数组在内存中的大小是固定的。这使得numpy能够高效地存储和操作大型数据集。
相关问题
numpy ndarry 写入到文件
可以使用 `numpy` 库中的 `np.save()` 函数将 `ndarray` 写入文件中,示例代码如下:
```python
import numpy as np
# 创建一个 ndarray
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 将 ndarray 写入文件
np.save('my_array.npy', arr)
# 从文件读取 ndarray
loaded_arr = np.load('my_array.npy')
print(loaded_arr)
```
运行上述代码后,会将 `arr` 中的数据保存到 `my_array.npy` 文件中,然后使用 `np.load()` 函数读取该文件中的数据并存储到 `loaded_arr` 变量中。最后打印 `loaded_arr` 的值,结果应该与原始的 `arr` 相同。
numpy ndarry 怎么转换数据
类型?
您可以使用numpy.ndarray.astype()方法来将ndarray数组中的数据类型进行转换。例如,将数据类型由整型(int)转换为浮点型(float)可以使用以下代码:
```
import numpy as np
arr_int = np.array([1,2,3,4,5])
arr_float = arr_int.astype(float)
print(arr_float)
```
输出结果为:
```
[1. 2. 3. 4. 5.]
```