NumPy中ndim的用法
ndim是NumPy中的一个函数，它可以用来检查数组的维度。它返回一个整数，表示数组的维度。例如：
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) print(a.ndim) # 输出结果：1 b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(b.ndim) # 输出结果：2
从上面的例子可以看出，数组a的维度为1，而数组b的维度为2。
NumPy中shape的用法
shape是NumPy中的一个函数，它可以用来检查数组的形状。它返回一个元组，表示数组的形状。例如：
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) print(a.shape) # 输出结果：(3,) b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(b.shape) # 输出结果：(2, 3)
从上面的例子可以看出，数组a的形状为(3,)，而数组b的形状为(2, 3)，表示数组b有2行3列。
NumPy中dtype的用法
dtype是NumPy中的一个函数，它可以用来检查数组的数据类型。它返回一个对象，表示数组的数据类型。例如：
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) print(a.dtype) # 输出结果：int64 b = np.array([1.2, 3.4, 5.6]) print(b.dtype) # 输出结果：float64
从上面的例子可以看出，数组a的数据类型为int64，而数组b的数据类型为float64。
NumPy中astype的用法
astype是NumPy中的一个函数，它可以用来将数组的数据类型转换为其他类型。它返回一个新的数组，其数据类型为指定的类型。例如：
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = a.astype(float) print(b.dtype) # 输出结果：float64
从上面的例子可以看出，将数组a的数据类型由int64转换为float64，并返回新的数组b。