NumPy - Ndarray 對(duì)象

NumPy 中定義的最重要的對(duì)象是稱為 ndarray 的 N 維數(shù)組類型。 它描述相同類型的元素集合。 可以使用基于零的索引訪問集合中的項(xiàng)目。

ndarray中的每個(gè)元素在內(nèi)存中使用相同大小的塊。 ndarray中的每個(gè)元素是數(shù)據(jù)類型對(duì)象的對(duì)象(稱為 dtype)。

從ndarray對(duì)象提取的任何元素(通過切片)由一個(gè)數(shù)組標(biāo)量類型的 Python 對(duì)象表示。 下圖顯示了ndarray，數(shù)據(jù)類型對(duì)象(dtype)和數(shù)組標(biāo)量類型之間的關(guān)系。

ndarray類的實(shí)例可以通過本教程后面描述的不同的數(shù)組創(chuàng)建例程來構(gòu)造。 基本的ndarray是使用 NumPy 中的數(shù)組函數(shù)創(chuàng)建的，如下所示：

numpy.array

它從任何暴露數(shù)組接口的對(duì)象，或從返回?cái)?shù)組的任何方法創(chuàng)建一個(gè)ndarray。

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

上面的構(gòu)造器接受以下參數(shù)：

看看下面的例子來更好地理解。

示例 1

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

輸出如下：

[1, 2, 3]

示例 2

# 多于一個(gè)維度  
import numpy as np 
a = np.array([[1,  2],  [3,  4]])  
print a

輸出如下：

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

示例 3

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

輸出如下：

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

示例 4

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

輸出如下：

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

ndarray 對(duì)象由計(jì)算機(jī)內(nèi)存中的一維連續(xù)區(qū)域組成，帶有將每個(gè)元素映射到內(nèi)存塊中某個(gè)位置的索引方案。 內(nèi)存塊以按行(C 風(fēng)格)或按列(FORTRAN 或 MatLab 風(fēng)格)的方式保存元素。