NumPy Ndarray对象
2019-02-24 10:26:23
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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:
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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