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NumPy Ndarray对象

NumPy 最重要的是其 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对象结构

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:

Ndarray 对象

创建ndarray对象

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

上面的构造器接受以下参数:

序号 参数及描述
1. object 任何暴露数组接口方法的对象都会返回一个数组或任何(嵌套)序列。
2. dtype 数组的所需数据类型,可选。
3. copy 可选,默认为true,对象是否被复制。
4. order C(按行)、F(按列)或A(任意,默认)。
5. subok 默认情况下,返回的数组被强制为基类数组。 如果为true,则返回子类。
6. ndimin 指定返回数组的最小维数。

ndarray 实例

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])
print (a) #[1 2 3]

# 多于一个维度
a = np.array([[1,2], [3,4]])
print (a)
# [[1 2]
# [3 4]]

# 最小维度
a = np.array([1,2,3,4,5], ndmin = 2)
print (a) #[[1, 2, 3, 4, 5]]

# dtype 参数
a = np.array([1,2,3], dtype = complex)
print (a) #[1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j]
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