NumPy 教程：Ndarray 对象 [N 维数组类型] 示例

NumPy - Ndarray 对象

NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。描述相同类型的元素的集合。可以使用从零开始的索引来访问集合中的元素。

ndarray 中的每个元素在内存中使用相同大小的块。 ndarray中的每个元素都是数据类型对象的对象（名为dtype）。从 ndarray 对象（通过切割）提取的每个元素

都由数组标量类型的 Python 对象表示。下图显示了数据类型 (dtype) 的对象ndarray 与标量数组类型之间的关系。可以使用本教程后面描述的各种数组创建例程来构造

ndarray 类的实例。基本的 ndarray 使用 NumPy 中的数组函数创建，如下所示：

numpy.array

从公开数组接口的任何对象或返回数组的任何方法创建 ndarray。

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

上面的构造函数接受以下参数：

请参阅下面的示例以更好地理解。

示例 1

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

输出如下：

[1, 2, 3]

示例 2

# 多于一个维度  
import numpy as np 
a = np.array([[1,  2],  [3,  4]])  
print a

输出如下：

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

示例 3

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

输出如下：

[[1, 2, 3, 4, 5]]

示例4

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

结果如下：

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

ndarray 一个对象由计算机内存中的一维连续区域组成，其索引方案将每个元素映射到内存块中的位置。内存块逐行（C 风格）或逐列（FORTRAN 或 MatLab 风格）存储元素。