使用多维数组构成的列表作为参数

在使用 numpy.array() 时，可以传入一个多维数组构成的列表作为参数。多维数组指的是包含多个数组的列表，每个数组可以有不同的长度。而 numpy.array() 会将这个多维数组构成的列表转化为一个 N 维的 numpy 数组。

多维数组的构成

多维数组是一个包含多个数组的列表，每个数组可以有不同的长度。例如，我们可以构成一个包含两个一维数组的列表：

import numpy as np

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

上述代码创建了一个包含两个一维数组的列表，即 [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]。这个列表经过 numpy.array() 的转化后，得到一个二维的 numpy 数组：

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

多维数组的属性

对于通过 numpy.array() 转化得到的多维数组，我们可以通过访问其属性来获取一些相关的信息。

  1. shape 属性：返回一个元组，表示数组的维度。对于上面的例子，多维数组的 shape 属性是 (2, 3)，表示数组有 2 行 3 列。
  2. dtype 属性：返回数组中元素的数据类型。对于上面的例子，多维数组的 dtype 属性是 'int32'，表示数组中的元素是 32 位整数。
  3. size 属性：返回数组中元素的总个数。对于上面的例子，多维数组的 size 属性是 6，表示数组中共有 6 个元素。

我们可以通过调用相应的属性来获取这些信息。例如，对于上面的例子：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape)
print(arr.dtype)
print(arr.size)
Python

输出结果为：

(2, 3)
int32
6
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