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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:
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一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针。
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数据类型或 dtype,描述在数组中的固定大小值的格子。
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一个表示数组形状(shape)的元组,表示各维度大小的元组。
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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。
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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
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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]])