NumPy Ndarray對象

NumPy 最重要的一個特點是其 N 維數(shù)組對象 ndarray，它是一系列同類型數(shù)據(jù)的集合，以 0 下標為開始進行集合中元素的索引。

ndarray 對象是用于存放同類型元素的多維數(shù)組。
ndarray 中的每個元素在內(nèi)存中都有相同存儲大小的區(qū)域。
ndarray 內(nèi)部由以下內(nèi)容組成：

一個指向數(shù)據(jù)（內(nèi)存或內(nèi)存映射文件中的一塊數(shù)據(jù)）的指針。

數(shù)據(jù)類型或 dtype，描述在數(shù)組中的固定大小值的格子。

一個表示數(shù)組形狀（shape）的元組，表示各維度大小的元組。

一個跨度元組（stride），其中的整數(shù)指的是為了前進到當前維度下一個元素需要"跨過"的字節(jié)數(shù)。
ndarray 的內(nèi)部結構:

跨度可以是負數(shù)，這樣會使數(shù)組在內(nèi)存中后向移動，切片中 obj[::-1] 或 obj[:,::-1] 就是如此。

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

參數(shù)說明：

名稱描述

object	數(shù)組或嵌套的數(shù)列
dtype	數(shù)組元素的數(shù)據(jù)類型，可選
copy	對象是否需要復制，可選
order	創(chuàng)建數(shù)組的樣式，C為行方向，F為列方向，A為任意方向（默認）
subok	默認返回一個與基類類型一致的數(shù)組
ndmin	指定生成數(shù)組的最小維度

實例

接下來可以通過以下實例幫助我們更好的理解。

# -*- coding: UTF-8 -*-import numpy as np a = np.array([1,2,3]) print(a)

輸出結果如下：

[1 2 3]

實例2

import numpy as np# 多于一個維度 a = np.array([[1,2],[3,4]]) print(a)

運行結果：

[[1 2][3 4]]

實例3

# 最小維度 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5], ndmin = 2) print(a)

輸出如下：

[[1 2 3 4 5]]

實例4

# dtype 參數(shù) import numpy as np a = np.array([1,2,3], dtype = complex) print(a)

輸出結果：

[1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j]

ndarray 對象由計算機內(nèi)存的連續(xù)一維部分組成，并結合索引模式，將每個元素映射到內(nèi)存塊中的一個位置。內(nèi)存塊以行順序(C樣式)或列順序(FORTRAN或MatLab風格，即前述的F樣式)來保存元素。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的B01_NumPy Ndarray对象(ndarray内容结构，参数，多维，最小维度，dtype参数)的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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