NumPy-Ndarray对象 - 芒果文档

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📜 NumPy-Ndarray对象

📅 最后修改于: 2020-11-08 07:32:36 🧑 作者: Mango

NumPy中定义的最重要的对象是称为ndarray的N维数组类型。它描述了相同类型的项目的集合。可以使用从零开始的索引来访问集合中的项目。

ndarray中的每一项都占用相同大小的内存块。在ndarray每个元素是数据类型对象(称为D型)的目的。

从ndarray对象提取(通过切片)的任何项都由数组标量类型之一的Python对象表示。下图显示了ndarray，数据类型对象(dtype)和数组标量类型之间的关系-

可以通过本教程后面介绍的不同数组创建例程来构造ndarray类的实例。基本ndarray使用NumPy中的数组函数创建，如下所示-

numpy.array

它从任何对象公开数组接口，或从任何返回数组的方法创建ndarray。

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

上面的构造函数采用以下参数-

Sr.No.	Parameter & Description
1	object Any object exposing the array interface method returns an array, or any (nested) sequence.
2	dtype Desired data type of array, optional
3	copy Optional. By default (true), the object is copied
4	order C (row major) or F (column major) or A (any) (default)
5	subok By default, returned array forced to be a base class array. If true, sub-classes passed through
6	ndmin Specifies minimum dimensions of resultant array

请看以下示例以更好地理解。

例子1

import numpy as np 
a = np.array([1,2,3]) 
print a

输出如下-

[1, 2, 3]

# more than one dimensions 
import numpy as np 
a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 
print a

输出如下-

[[1, 2] 
 [3, 4]]

# minimum dimensions 
import numpy as np 
a = np.array([1, 2, 3,4,5], ndmin = 2) 
print a

输出如下-

[[1, 2, 3, 4, 5]]

# dtype parameter 
import numpy as np 
a = np.array([1, 2, 3], dtype = complex) 
print a

输出如下-

[ 1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j]

ndarray对象由计算机内存的连续一维段组成，并与将每个项目映射到内存块中某个位置的索引方案结合在一起。内存块按行优先顺序(C样式)或列优先顺序(FORTRAN或MatLab样式)保存元素。