NumPy Ndarray 对象

川长思鸟来 2022-12-17 03:27 182阅读 0赞

# 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。

ndarray 的内部结构:

![e5cb59749e69ab12cfeda73fe52102ea.png][]

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：**

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>名称</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>object</td> 
   <td>数组或嵌套的数列</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>dtype</td> 
   <td>数组元素的数据类型，可选</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>copy</td> 
   <td>对象是否需要复制，可选</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>order</td> 
   <td>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）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>subok</td> 
   <td>默认返回一个与基类类型一致的数组</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>ndmin</td> 
   <td>指定生成数组的最小维度</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 实例 ###

接下来可以通过以下实例帮助我们更好的理解。

## 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)