numpy array 用法及代码示例

Lincoln Numpy 函数 4年前 0 150

用法：

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

创建一个数组。

–	描述
参数	object：： array_like 数组，暴露数组接口的任何对象，__ array__方法返回数组的对象或任何(嵌套的)序列。 dtype：： data-type, 可选参数数组所需的数据类型。如果未给出，则将类型确定为在序列中保存对象所需的最小类型。此参数只能用于‘upcast’数组。对于向下转换，请使用.astype(t)方法。 copy：： bool, 可选参数如果为true(默认值)，则复制对象。否则，仅当__array__返回一个副本，obj是一个嵌套序列，或者需要一个副本来满足任何其他要求时才创建副本(dtype，订单等)。 order：： {‘K’, ‘A’, ‘C’, ‘F’}, 可选参数指定阵列的内存布局。如果object不是数组，则除非指定‘F’，否则新创建的数组将以C顺序(行主)，在这种情况下，它将以Fortran顺序(行主)。如果object是一个数组，则以下成立。当copy=False并出于其他原因进行了复制，结果与copy=True，但A除外，请参见“注释”部分。默认顺序为‘K’。 subok：： bool, 可选参数如果为True，则子类将为passed-through，否则，返回的数组将被强制为base-class数组(默认)。 ndmin：： int, 可选参数指定结果数组应具有的最小维数。可以根据需要预先添加形状。
返回值	out：： ndarray 满足指定要求的数组对象。

–

描述

参数

object：： array_like

数组，暴露数组接口的任何对象，__ array__方法返回数组的对象或任何(嵌套的)序列。
dtype：： data-type, 可选参数

数组所需的数据类型。如果未给出，则将类型确定为在序列中保存对象所需的最小类型。此参数只能用于‘upcast’数组。对于向下转换，请使用.astype(t)方法。
copy：： bool, 可选参数

如果为true(默认值)，则复制对象。否则，仅当__array__返回一个副本，obj是一个嵌套序列，或者需要一个副本来满足任何其他要求时才创建副本(dtype，订单等)。
order：： {‘K’, ‘A’, ‘C’, ‘F’}, 可选参数

指定阵列的内存布局。如果object不是数组，则除非指定‘F’，否则新创建的数组将以C顺序(行主)，在这种情况下，它将以Fortran顺序(行主)。如果object是一个数组，则以下成立。

当copy=False并出于其他原因进行了复制，结果与copy=True，但A除外，请参见“注释”部分。默认顺序为‘K’。
subok：： bool, 可选参数

如果为True，则子类将为passed-through，否则，返回的数组将被强制为base-class数组(默认)。
ndmin：： int, 可选参数

指定结果数组应具有的最小维数。可以根据需要预先添加形状。

返回值

out：： ndarray

满足指定要求的数组对象。

注意：
当订单为‘A’且object是既不是‘C’也不是‘F’顺序的数组，并且由于dtype的更改而强制执行复制，则结果的顺序不一定是预期的‘C’。这可能是一个错误。

>>> np.array([1, 2, 3])
array([1, 2, 3])

上投：

>>> np.array([1, 2, 3.0])
array([ 1.,  2.,  3.])

多个维度：

>>> np.array([[1, 2], [3, 4]])
array([[1, 2],
       [3, 4]])

最小尺寸2：

>>> np.array([1, 2, 3], ndmin=2)
array([[1, 2, 3]])

提供的类型：

>>> np.array([1, 2, 3], dtype=complex)
array([ 1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j])

数据类型包含多个元素：

>>> x = np.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('a','<i4'),('b','<i4')])
>>> x['a']
array([1, 3])

从子类创建数组：

>>> 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]])

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