Создание массива NumPy: функция array ()

Последнее обновление 16 июля 2019 08:09:13 (UTC / GMT +8 часов)

script1adsense2code

script1adsense3code

функция array ()

Функция array () используется для создания массива.

Синтаксис:

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

Версия: 1.15.0

Параметр:

название

Описание

Необходимые /
Необязательный

объект

Массив, любой объект, представляющий интерфейс массива, объект, метод __array__ которого возвращает массив, или любую (вложенную) последовательность.

необходимые

DTYPE

Желаемый тип данных для массива. Если не указан, то тип будет определен как минимальный тип, необходимый для хранения объектов в последовательности. Этот аргумент может быть использован только для «upcast» массива. Для снижения рейтинга используйте метод .astype (t).

необязательный

копия

Если true (по умолчанию), то объект копируется. В противном случае копия будет сделана только в том случае, если __array__ возвращает копию, если obj является вложенной последовательностью или если копия требуется для удовлетворения любых других требований (dtype, order и т. Д.).

необязательный

порядок

Укажите макет памяти массива. Если объект не является массивом, вновь созданный массив будет в порядке C (мажор строки), если не указано «F», в этом случае он будет в порядке Fortran (мажор столбца). Если объект является массивом, выполняется следующее.

порядок	NOCOPY	копия = True
'K'	без изменений	Порядок F & C сохраняется, в остальном наиболее похожий порядок
'A'	без изменений	F-порядок, если вход F, а не C, иначе C-порядок
'C'	С заказ	С заказ
'F'	F заказ	F заказ

Когда copy = False и копия создается по другим причинам, результат такой же, как если бы copy = True, с некоторыми исключениями для A, см. Раздел «Примечания». Порядок по умолчанию «K».

необязательный

subok

Если True, то подклассы будут переданы, в противном случае возвращаемый массив будет вынужден быть массивом базового класса (по умолчанию).

необязательный

ndmin

Определяет минимальное количество измерений, которое должен иметь результирующий массив. Каждый будет предварительно прикреплен к форме по мере необходимости, чтобы удовлетворить это требование

необязательный

Возвращаемое значение:

[ndarray] Объект массива, удовлетворяющий указанным требованиям

Пример -1: numpy.array (функция 0

>>> import numpy as np
>>> np.array([2, 4, 6])
array([2, 4, 6])
>>> np.array([2, 4, 6.0])
array([ 2.,  4.,  6.])
>>> np.array([[2, 3], [4, 5]])
array([[2, 3],
       [4, 5]])

Иллюстрированная презентация:

Пример 2: функция numpy.ones_like ()

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([(2,4),(5,6)], dtype=[('x', '<i4'), ('y','i4')])
>>> a['y']
array([4, 6], dtype=int32)
>>> a['x']
array([2, 5], dtype=int32)

Пример 3: функция numpy.ones_like ()

>>> import numpy as np
>>> np.array(np.mat('2, 4; 5, 6'))
array([[2, 4],
       [5, 6]])
>>> np.array(np.mat('2 4; 6 8'))
array([[2, 4],
       [6, 8]])

Пример 4: функция numpy.ones_like ()

>>> import numpy as np
>>> np.array([2, 4, 6], ndmin=4)
array([[[[2, 4, 6]]]])

Пример 4: функция numpy.ones_like ()

>>> import numpy as np
>>> np.array(np.mat('2 4; 6 8'), subok=True )
matrix([[2, 4],
        [6, 8]])
>>> np.array(np.mat('2 4; 6 8'), subok=False)
array([[2, 4],
       [6, 8]])

Python - NumPy Code Editor:

Предыдущая: full_like ()
Далее: asarray ()