numpy数组对象形状和元素类型

1、前提要加载下numpy库。

首先生成两个数组：a和b；

a.shape显示结果(6,)表示a是一维数组，长度为6；

b.shape显示(2, 6)表示b是二维数组，形状为2*6；如图所示

2、改变著脂亲数组的形状（一）。

b.shape=3,4表示把b的形状转化为3*4（原来是2*6）；

b.shape=3,-1表示把b的形状转化为3，x（x是自动计算的长度，这里其实就是4，与上面的等价），如图所示

3、改变数组的形状（二）.

c=a.reshape(3,2)表示把a的形状改变为3*2，并且把改后的数组赋值给c；

a[-2]=88表示把a的倒数第二个元素修改为88，发现a和c的元素同时变化（a和c是共享数据存储空间，所以改了一个，另一个也会迅彩发生变化）；如图

4、元素类型的查看和设置。

b.dtype可以查看b的元素类型；

a_i32=np.array([1,2,3,4,5,6],dtype=np.int32)指定了数据类型是32位整型；a_f=np.array([1,2,3,4,5,6],dtype=float)指定了数据类型是浮点型；a_c=np.array([1,2,3,4,5,6],dtype=complex)指定了数据类型是复数；

如图

5、查看完整的类型列表。

np.typeDict可以查看numpy的类型字典（展示部分），而使用set(np.typeDict.values())则是对类型字典的值的集合，如图

6、查看float64类型的所有键值（key）。

[key for key,value in np.typeDict.items() if value is np.float64]使用if判断确保只取float64的值，用for循环遍历类型字典的所有可能情况，如图

7、查看元素的数值类型和取值范围的限制。

b.dtype.type表示b的元素类型对应的数值类型是numpy.int32；

np.int32(12345678)**2和12345678**2结果不相同是因为numpy的数值类型创建对象有位数的限制，而python则无位数限制，如付眠图