NumPy — объект Ndarray

Самый важный объект, определенный в NumPy, — это N-мерный тип массива, называемый ndarray . Описывает коллекцию предметов одного типа. К элементам в коллекции можно получить доступ, используя нулевой индекс.

Каждый элемент в ndarray занимает одинаковый размер блока в памяти. Каждый элемент в ndarray является объектом объекта типа данных (называемого dtype ).

Любой элемент, извлеченный из объекта ndarray (путем разрезания), представлен объектом Python одного из скалярных типов массива. На следующей диаграмме показана взаимосвязь между ndarray, объектом типа данных (dtype) и скалярным типом массива.

Экземпляр класса ndarray может быть создан с помощью различных процедур создания массива, описанных далее в руководстве. Основной ndarray создается с использованием функции массива в NumPy следующим образом:

numpy.array 

Он создает ndarray из любого объекта, представляющего интерфейс массива, или из любого метода, который возвращает массив.

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

Приведенный выше конструктор принимает следующие параметры —

объект

Любой объект, представляющий метод интерфейса массива, возвращает массив или любую (вложенную) последовательность.

DTYPE

Желаемый тип данных массива, необязательно

копия

Необязательный. По умолчанию (true) объект копируется

порядок

C (основной ряд) или F (основной столбец) или A (любой) (по умолчанию)

subok

По умолчанию возвращаемый массив принудительно становится массивом базового класса. Если это правда, подклассы прошли через

ndmin

Определяет минимальные размеры результирующего массива

Посмотрите на следующие примеры, чтобы лучше понять.

Пример 1

Live Demo

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

[1, 2, 3]

# more than one dimensions 
import numpy as np 
a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 
print a

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

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

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

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

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