NumPy 教程 之 NumPy Ndarray 对象 3

简介: **NumPy的ndarray对象是多维数组,存储相同类型数据,用0开始的索引访问。包括数据指针、dtype、形状和跨度元组。创建数组用`np.array()`,参数控制数据类型、复制、排列和维度。例如:`a = np.array([1,2,3])`。输出:`[1 2 3]`。**

NumPy 教程 之 NumPy Ndarray 对象 3

NumPy Ndarray 对象

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。

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。

创建一个 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]

目录
相关文章
|
3月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy 矩阵库(Matrix) 4
矩阵是由行和列构成的矩形数组,其元素可以是数字、符号或数学表达式。
36 4
|
3月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy 矩阵库(Matrix) 2
不同于ndarray,matlib函数生成的是矩阵形式。教程中详细解释了矩阵的概念,并介绍了转置矩阵的实现方式,使用T属性或函数实现。此外,还展示了如何利用`matlib.empty()`创建指定形状的新矩阵,并可选择数据类型及顺序。最后通过示例演示了矩阵填充随机数据的方法。
40 3
|
3月前
|
数据可视化 Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 7
使用Python的绘图库Matplotlib与NumPy结合进行数据可视化,提供Matplotlib作为MatLab开源替代方案的有效方法,以及如何利用plt()函数将数据转换成直观的直方图示例。
44 11
|
3月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 6
Matplotlib 是一个强大的 Python 绘图库,能与 NumPy 协同工作,提供类似 MatLab 的开源替代方案,并支持 PyQt 和 wxPython 等图形工具包。通过 `numpy.histogram()` 函数示例,展示了如何创建数据频率分布图,该函数接受输入数组和 bin 参数,生成对应频率的直方图。示例代码及输出清晰展示了 bin 的边界与对应频率的关系。
36 11
|
3月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 4
使用 Python 的绘图库 Matplotlib,结合 NumPy,生成各种图形,作为 MatLab 的开源替代方案。您将学习到如何用 matplotlib 和 NumPy 包来创建正弦波图形,以及如何在同一图中利用 subplot() 函数组织和展示不同的子图,例如同时绘制正弦和余弦曲线。通过实际代码示例,加深对这些功能的理解。
48 12
|
3月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 3
使用Python的绘图库Matplotlib与NumPy结合,创建有效的MatLab开源替代方案。它还支持与PyQt和wxPython等图形工具包搭配使用。通过向`plot()`函数添加特定格式字符串,可以展示离散值而非线性图。提供了多种线型和标记选项,例如实线`-`、虚线`--`、点标记`.`等,以及颜色缩写如蓝色`b`、绿色`g`等。示例代码展示了如何用圆点表示数据点而非线条。
42 10
|
3月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 5
Matplotlib 是 Python 的绘图库,配合 NumPy 可作为 MatLab 的开源替代方案,并能与 PyQt 和 wxPython 等图形工具包共同使用。本教程重点讲解 `bar()` 函数用于生成条形图的方法,并通过实例展示了如何创建并显示两组数据的条形图。
40 7
|
3月前
|
存储 Python
NumPy 教程 之 NumPy IO 1
NumPy IO 教程介绍了如何使用 NumPy 读写文本及二进制数据。教程覆盖了 `.npy` 和 `.npz` 格式的文件操作,其中 `save()` 和 `load()` 函数用于单个数组的存取,而 `savez()` 则可以保存多个数组。文本文件处理则由 `loadtxt()` 和 `savetxt()` 完成。通过示例展示了 `numpy.save()` 函数的具体用法,并解释了其参数含义,如文件名、数组对象以及序列化选项等。
46 10
|
3月前
|
Serverless Python
NumPy 教程 之 NumPy 线性代数 7
NumPy 的 `linalg` 库提供了丰富的线性代数功能,如点积、矩阵乘法、求解线性方程等。`numpy.linalg.inv()` 用于计算矩阵的乘法逆矩阵,即找到满足 `AB=BA=E` 的矩阵 `B`,其中 `E` 是单位矩阵。示例展示了如何对矩阵 `A` 计算其逆矩阵 `A^(-1)` 并求解线性方程 `A^(-1)B`,得到向量 `[5, 3, -2]` 作为解。
59 10
|
3月前
|
索引 Python
NumPy 教程 之 NumPy 线性代数 4
NumPy 的线性代数库 `linalg` 提供了丰富的线性代数功能,如点积(`dot`)、向量点积(`vdot`)、内积(`inner`)、矩阵积(`matmul`)、行列式(`determinant`)、求解线性方程(`solve`)和矩阵逆(`inv`)。其中,`numpy.matmul` 用于计算两个数组的矩阵乘积,支持多维数组操作。
39 11