Numpy学习1：dtype、ndim、astype和shape

1.ndim的使用

list1 = [[1,2,3,4],[13,2,3,4]]
array1 = np.array(list1)
list2 = [[1,2,3,4],[1,23,4,2],[23,3,3,2],[2,3,5,3]]
array2 = np.array(list2)
list3 =[[[1,2,3],[4,5,3]],[[7,8,9],[10,11,12]]]
array3 = np.array(list3)
list4 =[[[1,2,3,4],[1,2,3,4]],[[1,3,2,3],[1,2,3,3]]]
array4 = np.array(list4)

结果输出：

array1.ndim：2
array2.ndim：2
array3.ndim：3
array4.ndim：3

2.shape的使用

array4.shape
=（2，2，4）

和ndim的关系：其实就是括号内几个数字代表几维。

3.dtype的使用

dataset['Pclass'].dtype
结果：dtype('int64')给出数据的类型，其实是每一列中元素的类型
dataset['Ticket'].dtype
print：dtype('O') #关键显示的是object

4.astype的使用

dataset['Age'] = dataset['Age'].astype(int,errors = 'ignore')

是对Age这列float数据的处理

总结：

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参考链接: Numpy中ndim.shape.dtype.astype的用法
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Numpy学习1：dtype、ndim、astype和shape

1.ndim的使用

2.shape的使用

3.dtype的使用

4.astype的使用

总结：

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