NumPy Tutorials

1. NumPy Array Creation 

NumPy’s main object is the homogeneous multidimensional array. It is a table of elements all of the same type, indexed by a tuple of non-negative integers. In NumPy dimensions are called axes.

import numpy as np                              # Including the Numpy package in the python 

array = np.array([5, 6, 7, 8, 9])               # Creating a 1D Array 

print(
array,
array.ndim,                                  # Checking the array dimension 
array.shape,                                # Checking the array shape
array.dtype.name,                      # Identiing the data type of element in numpy array 
array.itemsize,                            # Index count starting from '0'
array.size,                                   # Number of elements in array
type(array) )                               # Identiing the numpy array type

Similarly you can check the above attributes for other dimenisons also. Below example for  0-Dimesion to n-Dimension Array are given 

a1 = np.array(42)                                                                       #0-D Arrays

a2 = np.array([1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9])                                            #1-D Arrays
a3 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])                                                #2-D Arrays
a4 = np.array([ [[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] ])              #3-D Arrays
a5 = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)                                           #n-D Arrays
print(a1,a2,a3,a4,a5)

-------------------------------------------------------------------------------

Table of Content 

--------------------------------------------------------------------------------

1. NumPy Array Creation 

2. Advanced Array Creation 

3. Numpy Basic Operations 

4. Array Operations