一，多維陣列

1.numpy中的多維陣列是numpy.ndarray類型別的物件，可用於表示資料結構中任意維度的陣列

2.建立多維陣列的物件

方法一：numpy.arange(起始值，終止值，步長)，預設起始值是0，步長是1，終止值不可預設,這個返回的是陣列

方法二：numpy.array(任何可被解釋成陣列的容器)這是一個函式，這個陣列內部儲存是連續的，要求資料是同一型別。

3.dnarray.dtype屬性表示元素的資料型別

import numpy as np
a = np.arange(10) #[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
b = np.arange(1,10) #[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
 

c = np.arange(1,10,2) #[1 3 5 7 9]
print(a)
print(b)
print(c)
d = np.array([]) #空陣列
e = np.array([1,2,3,4]) #一位陣列
f = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #二維陣列
print(d)
print(e)
print(f)
#檢視這些資料型別
print(type(a))  #<class 'numpy.ndarray'>
print(type(e))  #<class 'numpy.ndarray'>
print(type(e[0]))  #
 
<class 'numpy.int32'>

print(a.dtype)  #int32
print(e.dtype)  #int32
print(f.dtype)  #int32

這裡邊有一個astype()函式

a = np.array(['1','2','3','4'],dtype=np.int32)
print(a.dtype) #int32
b = a.astype(np.str)  #這個函式是用來修改為指定的資料型別
print(type(b[0])) #<class 'numpy.str_'>

#在同一個數組裡邊我們可以強制去放一些不同的資料型別
 

a = np.array([('ABCD',[1,2,3])],dtype='U4,3i4') #U是字串的簡稱，3i4的i4表示的是int32其中3表示3個int32的資料
print(a) #[('ABCD', [1, 2, 3])]
print(a[0]['f0']) #ABCD
print(a[0]['f0'][0]) #A
print(a[0]['f0'][1]) #B
print(a[0]['f0'][2]) #C
#我們還可以指定名稱來代替上邊的f0
b = np.array([('ABCD',[1,2,3])],dtype=[
    ('name',np.str_,4),
    ('scores',np.int32,3)
])
print(b[0]['name']) #ABCD
print(b[0]['name'][0])#A
print(b[0]['name'][1])#B
print(b[0]['name'][2])#C

#其中'names''formats'不能變
c = np.array([('ABCD',[1,2,3])],dtype={
    'names':['name','scores'],
    'formats':['U4','3i4']
})
print(c)
print(c[0]['name'])#ABCD
print(c[0]['name'][0])#A
print(c[0]['name'][1])#B
print(c[0]['name'][2])#C

改變陣列的維度：

1.檢視變維：針對同一陣列獲取不同維度的陣列檢視

陣列.reshape(新維度)獲得一個數組的新維度檢視

陣列.ravel()獲取陣列的一維檢視

2.複製變維

針對同一陣列獲取不同維度的陣列副本

陣列.flatten()返回一個數組的一維副本

3.就地變維

直接使用陣列.shape = ()就會把源陣列的維度改變

還可以使用陣列.resize()可以改變這個陣列的維度

arr1 = np.arange(1,9)
print(arr1)#[1 2 3 4 5 6 7 8]
arr1.shape = (2,2,2) 
print(arr1)
# [[[1 2]
#   [3 4]]
#
#  [[5 6]
#   [7 8]]]