Bài 4: Thuộc tính của Mảng – Numpy trong Python

Trang chủ » Training » Bài 4: Thuộc tính của Mảng – Numpy trong Python

23/02/2022 Training 254 viewed

Trong bài này , ta sẽ cùng bàn luận về các thuộc tính mảng khác nhau của Numpy

1. ndarray.shape

Thuộc tính này trả về một bộ giá trị bao gồm các kích thước mảng. Nó cũng có thể được sử dụng để thay đổi kích thước mảng.

Ví dụ 1 :

import numpy as np 
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 
print a.shape

Kết quả :

(2, 3)

Ví dụ 2 :

# this resizes the ndarray 
import numpy as np 

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

Kết quả :

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

Ví dụ 3 :

NumPy cung cấp chức năng định hình lại để thay đổi kích thước một mảng.

import numpy as np 
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 
b = a.reshape(3,2) 
print b

kết quả :

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

2. ndarray.ndim

Thuộc tính này trả về số thứ nguyên của mảng.

Ví dụ 1:

# an array of evenly spaced numbers 
import numpy as np 
a = np.arange(24) 
print a

Kết quả :

[0 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16 17 18 19 20 21 22 23]

Ví dụ 2:

# this is one dimensional array 
import numpy as np 
a = np.arange(24) 
a.ndim  

# now reshape it 
b = a.reshape(2,4,3) 
print b 
# b is having three dimensions

Kết quả :

[[[ 0,  1,  2] 
  [ 3,  4,  5] 
  [ 6,  7,  8] 
  [ 9, 10, 11]]  
  [[12, 13, 14] 
   [15, 16, 17]
   [18, 19, 20] 
   [21, 22, 23]]]

3. numpy.itemsize

Thuộc tính này trả về độ dài của mỗi phần tử của mảng tính bằng byte.

Ví dụ 1:

# dtype of array is int8 (1 byte) 
import numpy as np 
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.int8) 
print x.itemsize

kết quả :

Ví dụ 2 :

# dtype of array is now float32 (4 bytes) 
import numpy as np 
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.float32) 
print x.itemsize

kết quả :

4. numpy.flags

Đối tượng ndarray có các thuộc tính sau. Các giá trị hiện tại của nó được trả về bởi hàm này.

C_CONTIGUOUS (C) : Dữ liệu nằm trong một phân đoạn liền kề kiểu C duy nhất
F_CONTIGUOUS (F) : Dữ liệu nằm trong một phân đoạn liền kề theo kiểu Fortran
OWNDATA (O) : Mảng sở hữu bộ nhớ mà nó sử dụng hoặc mượn từ một đối tượng khác
WRITEABLE (W) : Vùng dữ liệu có thể được ghi vào. Đặt thành False sẽ khóa dữ liệu, khiến dữ liệu ở chế độ chỉ đọc
ALIGNED (A) : Dữ liệu và tất cả các yếu tố được căn chỉnh phù hợp với phần cứng
UPDATEIFCOPY (U) : Mảng này là bản sao của một số mảng khác. Khi mảng này được tạo ra, mảng cơ sở sẽ được cập nhật với nội dung của mảng này

Ví dụ :

Live Demo

import numpy as np 
x = np.array([1,2,3,4,5]) 
print x.flags

Kết quả :

C_CONTIGUOUS : True 
F_CONTIGUOUS : True 
OWNDATA : True 
WRITEABLE : True 
ALIGNED : True 
UPDATEIFCOPY : False

TOP HOME