NumPy - Ndarray 對象

NumPy 中定義的最重要的對象是稱為 ndarray 的 N 維數組類型。它描述相同類型的元素集合。可以使用基於零的索引訪問集合中的專案。

ndarray中的每個元素在內存中使用相同大小的塊。 ndarray中的每個元素是數據類型對象的對象(稱為 dtype)。

從ndarray對象提取的任何元素(通過切片)由一個數組標量類型的 Python 對象表示。下圖顯示了ndarray，數據類型對象(dtype)和數組標量類型之間的關係。

ndarray類的實例可以通過本教程後面描述的不同的數組創建例程來構造。基本的ndarray是使用 NumPy 中的數組函數創建的，如下所示：

numpy.array

它從任何暴露數組介面的對象，或從返回數組的任何方法創建一個ndarray。

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

上面的構造器接受以下參數：

序號	參數及描述
1.	`object` 任何暴露數組介面方法的對象都會返回一個數組或任何(嵌套)序列。
2.	`dtype` 數組的所需數據類型，可選。
3.	`copy` 可選，默認為`true`，對象是否被複製。
4.	`order` `C`(按行)、`F`(按列)或`A`(任意，默認)。
5.	`subok` 默認情況下，返回的數組被強制為基類數組。如果為`true`，則返回子類。
6.	`ndimin` 指定返回數組的最小維數。

看看下麵的例子來更好地理解。

示例 1

import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
print a

輸出如下：

[1, 2, 3]

# 多於一個維度

import numpy as np
a = np.array([[1,  2],  [3,  4]])
print a

輸出如下：

[[1, 2]
 [3, 4]]

# 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]]

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

輸出如下：

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

ndarray 對象由電腦記憶體中的一維連續區域組成，帶有將每個元素映射到記憶體塊中某個位置的索引方案。記憶體塊以按行(C 風格)或按列(FORTRAN 或 MatLab 風格)的方式保存元素。