NumPy | 02 Ndarray 对象
时间:2019-10-16
本文章向大家介绍NumPy | 02 Ndarray 对象,主要包括NumPy | 02 Ndarray 对象使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
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:
-
一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针。
-
数据类型或 dtype,描述在数组中的固定大小值的格子。
-
一个表示数组形状(shape)的元组,表示各维度大小的元组。
-
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。
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ndarray
只需调用 NumPy 的 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 |
实例 1
import numpy as np a = np.array([1,2,3]) print (a)
输出结果如下:
[1, 2, 3]
实例 2
# 多于一个维度 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print (a)
输出结果如下:
[[1, 2]
[3, 4]]
实例 3
# 最小维度 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3,4,5], ndmin = 2) print (a)
输出如下:
[[1, 2, 3, 4, 5]]
实例 4
# dtype 参数 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3], dtype = complex) print (a)
输出结果如下:
[ 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j]
ndarray 对象由计算机内存的连续一维部分组成,并结合索引模式,将每个元素映射到内存块中的一个位置。内存块以行顺序(C样式)或列顺序(FORTRAN或MatLab风格,即前述的F样式)来保存元素。
原文地址:https://www.cnblogs.com/Summer-skr--blog/p/11688110.html
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