NumPy dizilerinin özelliklerini 5 başlık altında inceleyelim;

import numpy as np

#aşağıdaki örneklerde kullanılacak olan diziler
myArray1=np.random.randint(0,12,10) #tek boyutlu dizi
myArray2=np.random.randint(0,24,(3,4)) #3x4 dizi
print("myArray1:{}".format(myArray1))
print("########")
print("myArray2:{}".format(myArray2))

Çıktı:

myArray1:[10  6  4  1  4 11  4  9  9  8]
########
myArray2:[[12  7 20  8]
 [ 3  9 18 10]
 [23 23 14  6]]

1.ndim, boyut sayısını temsil etmektedir.

Söz dizimi:np.ndim("dizi veya adı") veya diziAdı.ndim

print("myArray1 boyut sayısı:{}".format(np.ndim(myArray1)))
print("myArray2 boyut sayısı:{}".format(np.ndim(myArray2)))

Çıktı:

myArray1 boyut sayısı:1
myArray2 boyut sayısı:2

2.shape, boyut bilgisini temsil etmektedir.

Söz dizimi:np.shape("dizi veya adı") veya diziAdı.shape

print("myArray1 boyut bilgisi:{}".format(np.shape(myArray1)))
print("myArray2 boyut bilgisi:{}".format(np.shape(myArray2)))

Çıktı:

myArray1 boyut bilgisi:(10,)
myArray2 boyut bilgisi:(3, 4)

3.size, toplam eleman sayınını temsil etmektedir.

Söz dizimi:np.size("dizi veya adı") veya diziAdı.size

print("myArray1 eleman sayısı:{}".format(np.size(myArray1)))
print("myArray2 eleman sayısı:{}".format(np.size(myArray2)))

Çıktı:

myArray1 eleman sayısı:10
myArray2 eleman sayısı:12

4.dtype, veri türünü temsil etmektedir.

Söz dizimi: diziAdı.dtype

print("myArray1 veri türü:{}".format(myArray1.dtype))
print("myArray2 veri türü:{}".format(myArray2.dtype))

Çıktı:

myArray1 veri türü:int32
myArray2 veri türü:int32

5.itemsize, her öğenin boyutunu (bayt olarak) temsil etmektedir.

Söz dizimi: diziAdı.itemsize

print("myArray1 boyut Byte:{}".format(myArray1.itemsize))
print("myArray2 boyut Byte:{}".format(myArray2.itemsize))

Çıktı:

myArray1 boyut Byte:4
myArray2 boyut Byte:4