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numpy.array函数

启明SEO numpy 2023-02-09 22:49:48 1032 0

介绍

ndarry是numpy的N维数组对象,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。与它相似的有numpy.asarray,只不过numpy.asarray只有三个参数。

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


作用:创建一个数组。


参数说明:


object:数组


公开数组接口的任何对象,__array__方法返回数组的对象,或任何(嵌套)序列。


dtype:数据类型,可选


数组所需的数据类型。如果没有给出,那么类型将被确定为保持序列中的对象所需的最小类型。此参数只能用于“upcast”数组。对于向下转换,请使用.astype(t)方法。


copy:bool,可选


如果为true(默认值),则复制对象。否则,只有当__array__返回副本,obj是嵌套序列,或者需要副本来满足任何其他要求(dtype,顺序等)时,才会进行复制。


order:{'K','A','C','F'},可选


指定阵列的内存布局。如果object不是数组,则新创建的数组将按C顺序排列(行主要),除非指定了'F',在这种情况下,它将采用Fortran顺序(专业列)。如果object是一个数组,则以下成立。


当copy=False出于其他原因而复制时,结果copy=True与对A的一些例外情况相同,请参阅“注释”部分。默认顺序为“K”。


subok: bool,可选


如果为True,则子类将被传递,否则返回的数组将被强制为基类数组(默认)。


ndmin: int,可选


指定结果数组应具有的最小维数。根据需要,将根据需要预先设置形状。


返回值:out:ndarray


满足要求的数组对象


例子:

一维

>>> np.array([1, 2, 3]) 
array([1, 2, 3])

二维

>>> np.array([[1, 2], [3, 4]]) 
array([[1, 2], [3, 4]])

 

最小维度为2:

>>> np.array([1, 2, 3], ndmin=2) 
array([[1, 2, 3]])


提供类型

>>> np.array([1, 2, 3], dtype=complex) 
array([ 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j])


由多个元素组成的数据类型:

>>> x = np.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('a','<i4'),('b','<i4')]) 
>>> x['a'] 
array([1, 3])


从子类创建数组:

>>> np.array(np.mat('1 2; 3 4')) 
array([[1, 2], [3, 4]]) 
 
>>> np.array(np.mat('1 2; 3 4'), subok=True) 
matrix([[1, 2], [3, 4]])


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