NumPy - Ndarray 對象

NumPy 中定義的最重要的對象是稱爲 ndarray 的 N 維數組類型。 它描述相同類型的元素集合。 可以使用基於零的索引訪問集合中的項目。

ndarray中的每個元素在內存中使用相同大小的塊。 ndarray中的每個元素是數據類型對象的對象(稱爲 dtype)。

從ndarray對象提取的任何元素(通過切片)由一個數組標量類型的 Python 對象表示。 下圖顯示了ndarray，數據類型對象(dtype)和數組標量類型之間的關係。

ndarray類的實例可以通過本教程後面描述的不同的數組創建例程來構造。 基本的ndarray是使用 NumPy 中的數組函數創建的，如下所示：

numpy.array

它從任何暴露數組接口的對象，或從返回數組的任何方法創建一個ndarray。

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

上面的構造器接受以下參數：

序號

參數及描述

1.

object 任何暴露數組接口方法的對象都會返回一個數組或任何(嵌套)序列。

2.

dtype 數組的所需數據類型，可選。

3.

copy 可選，默認爲true，對象是否被複制。

4.

order C(按行)、F(按列)或A(任意，默認)。

5.

subok 默認情況下，返回的數組被強制爲基類數組。 如果爲true，則返回子類。

6.

ndimin 指定返回數組的最小維數。

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

# 多於一個維度  
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  
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 對象由計算機內存中的一維連續區域組成，帶有將每個元素映射到內存塊中某個位置的索引方案。 內存塊以按行(C 風格)或按列(FORTRAN 或 MatLab 風格)的方式保存元素。