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NumPy Ndarray 对象

　　NumPy 最重要的一个特点是其 $N$ 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 $0$ 下标为开始进行集合中元素的索引。

　　ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。

　　ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。

　　ndarray 内部由以下内容组成：

• • 一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。

  • 数据类型或 dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。

  • 一个表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组。

  • 一个跨度元组（stride），其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要"跨过"的字节数。

　　ndarray 的内部结构:

　　

　　跨度可以是负数，这样会使数组在内存中后向移动，切片中 obj[::-1] 或 obj[:,::-1] 就是如此。

　　创建一个 ndarray 只需调用 NumPy.array() 函数即可：

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

　　参数说明：

名称	描述
object	数组或嵌套的数列
dtype	数组元素的数据类型，可选
copy	对象是否需要复制，可选
order	创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认）
subok	默认返回一个与基类类型一致的数组
ndmin	指定生成数组的最小维度

　　See also

• • empty_like Return an empty array with shape and type of input.
  • ones_like Return an array of ones with shape and type of input.
  • zeros_like Return an array of zeros with shape and type of input.
  • full_like Return a new array with shape of input filled with value.
  • empty Return a new uninitialized array.
  • ones Return a new array setting values to one.
  • zeros Return a new array setting values to zero.
  • full Return a new array of given shape filled with value.

　　这里提供一些关于 NumPy.array() 的例子：

　　Examples 1：

>>> np.array([1, 2, 3])
array([1, 2, 3])

　　Examples 2：

>>> np.array([1, 2, 3.0])
array([ 1.,  2.,  3.])

　　Examples 3：More than one dimension:

>>> np.array([[1, 2], [3, 4]])
array([[1, 2],
       [3, 4]])

　　Examples 4：Minimum dimensions 2:

>>> np.array([1, 2, 3], ndmin=2)
array([[1, 2, 3]])

　　Examples 5：Type provided:

>>> np.array([1, 2, 3], dtype=complex)
array([ 1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j])

　　Examples 6：Data-type consisting of more than one element:

>>> x = np.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('a','<i4'),('b','<i4')])
>>> x['a']
array([1, 3])

　　Examples 7：Creating an array from sub-classes:

>>> np.array(np.mat('1 2; 3 4'))
array([[1, 2],
       [3, 4]])

>>> np.array(np.mat('1 2; 3 4'), subok=True)
matrix([[1, 2],
        [3, 4]])

 

标签：Lesson2,Return,shape,Examples,数组,np,array,NumPy,Ndarray
来源： https://www.cnblogs.com/BlairGrowing/p/15868441.html