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]

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