Crear un Array de NumPy
Importe NumPy y cree un array de NumPy.
Tamaño de un Arreglo
El Array de NumPy tiene un atributo llamado tamaño que le indica la cantidad total de elementos en el Array.
Puede verificar el tamaño de un Array de NumPy usando el atributo '.size'. Esto devolverá el número total de elementos presentes en el Array:
Tipos de datos de matriz
Puede verificar el tipo de datos presentes en el Array de NumPy usando el atributo '.dtype'. El tipo de datos del Array 'arr' es 'int' (entero). Aquí, '32' está relacionado con la asignación de memoria.
Nota: si tiene una computadora de 64 bits, dtype podría mostrarse como int64, y si tiene una de 32 bits, podría mostrarse como int32
Forma de un Array
Un Array tiene un atributo llamado forma que indica el número de elementos a lo largo de cada eje.
Si tenemos un Array con dos ejes, el atributo de forma le indicará el número total de filas y columnas en ese Array.
El atributo de forma de NumPy devuelve una tupla de enteros que representa el número de elementos a lo largo de cada eje.
Considere el Array dado:
Puede verificar la forma de un Array de NumPy usando el método '.shape'. En el Array 'arr', hay 4 filas y 3 columnas.
Dimensión de un Array
Considere el Array dado:
Un Array tiene un atributo llamado dimensión que le indica el número de ejes en el Array.
Puede verificar la cantidad de dimensiones de un Array de NumPy usando el atributo '.ndim'. El Array 'arr' es bidimensional (es decir, el Array tiene dos ejes).
función type() y método dtype
Todo en Python es un objeto.
Supongamos que tiene un objeto. Si desea saber qué tipo de objeto es, utilizará la función type() para obtener información al respecto.
Ahora sabes que el objeto es un NumPy ndarray. Si desea conocer el tipo de datos presentes en ese Array, utilizará el atributo '.dtype'. Esto también se llama el tipo de matriz NumPy.
Precaución: método dtype en las listas de Python
Se debe tener cuidado de que las listas de Python no admitan el atributo '.dtype' ni ningún otro método compatible con un Arreglo de NumPy.
