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【建站服务】绍兴网站建设_绍兴网站设计_绍兴百度排名_绍兴网络公司_绍兴网页设计-绍兴百度推广-域名申请

作者: 风兰 . 阅读量: 3 . 发表时间:2022-09-20 17:18:50

网站建设
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绍兴,简称“越”,古称越州,是浙江省辖地级市,国务院批复确定的中国具有江南水乡特色的文化和生态旅游城市 [1]  。截至2018年,全市下辖3个区、1个县、代管2个县级市,陆域总面积为8273.3平方千米。 [87]  截至2020年11月1日零时,绍兴市常住人口527.0977万人, [85]  城镇人口335.33万人,城镇化率66.6%,常住外来人口达79万人。 [2-3]  2020年,绍兴市实现生产总值(GDP)6001亿元。 [86] 

绍兴地处中国华东地区、浙江省中北部、杭州湾南岸,东连宁波市,南临台州市和金华市,西接杭州市,北隔钱塘江与嘉兴市相望,是长三角城市群重要城市、环杭州湾大湾区核心城市 [4]  、杭州都市圈副中心城市 [5]  。位于东经119°53′03"至121°13′38"、北纬29°13′35"至30°17′30"之间,属于亚热带季风气候,温暖湿润,四季分明。

绍兴已有2500多年建城史,是首批国家历史文化名城,联合国人居奖城市,东亚文化之都,中国优秀旅游城市,国家森林城市,中国民营经济最具活力城市,也是著名的水乡、桥乡、酒乡、书法之乡、名士之乡。绍兴素称“文物之邦、鱼米之乡”。著名的文化古迹有兰亭、禹陵、鲁迅故里、沈园、柯岩、蔡元培故居、周恩来祖居、秋瑾故居、马寅初故居、王羲之故居、贺知章故居等。 [6] 

2017年,绍兴市复查确认继续保留全国文明城市荣誉称号。 [7]  2017年中国地级市全面小康指数排名第16 [8]  。2018年12月,被评为中国大陆最佳地级城市第7名,中国创新力最强的30个城市之一。2018年重新确认国家卫生城市(区)。 [9]  绍兴市是“无废城市”建设试点城市。

NumPy 数组属性

本章节我们将来了解 NumPy 数组的一些基本属性。

NumPy 数组的维数称为秩(rank),秩就是轴的数量,即数组的维度,一维数组的秩为 1,二维数组的秩为 2,以此类推。

在 NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axis),也就是维度(dimensions)。比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴(axis),第一个轴相当于是底层数组,第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩,就是数组的维数。

很多时候可以声明 axis。axis=0,表示沿着第 0 轴进行操作,即对每一列进行操作;axis=1,表示沿着第1轴进行操作,即对每一行进行操作。

NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有:

属性说明
ndarray.ndim秩,即轴的数量或维度的数量
ndarray.shape数组的维度,对于矩阵,n 行 m 列
ndarray.size数组元素的总个数,相当于 .shape 中 n*m 的值
ndarray.dtypendarray 对象的元素类型
ndarray.itemsizendarray 对象中每个元素的大小,以字节为单位
ndarray.flagsndarray 对象的内存信息
ndarray.realndarray元素的实部
ndarray.imagndarray 元素的虚部
ndarray.data包含实际数组元素的缓冲区,由于一般通过数组的索引获取元素,所以通常不需要使用这个属性。

ndarray.ndim

ndarray.ndim 用于返回数组的维数,等于秩。

实例

import numpy as np a = np.arange(24)  print (a.ndim)             # a 现只有一个维度# 现在调整其大小b = a.reshape(2,4,3)  # b 现在拥有三个维度print (b.ndim)

输出结果为:

13

ndarray.shape

ndarray.shape 表示数组的维度,返回一个元组,这个元组的长度就是维度的数目,即 ndim 属性(秩)。比如,一个二维数组,其维度表示"行数"和"列数"。

ndarray.shape 也可以用于调整数组大小。

实例

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

输出结果为:

(2, 3)

调整数组大小。

实例

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

输出结果为:

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

NumPy 也提供了 reshape 函数来调整数组大小。

实例

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

输出结果为:

[[1, 2] 
 [3, 4] 
 [5, 6]]

ndarray.itemsize

ndarray.itemsize 以字节的形式返回数组中每一个元素的大小。

例如,一个元素类型为 float64 的数组 itemsize 属性值为 8(float64 占用 64 个 bits,每个字节长度为 8,所以 64/8,占用 8 个字节),又如,一个元素类型为 complex32 的数组 item 属性为 4(32/8)。



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