NumPy Ndarray 对象

NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，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。

ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。

ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。

ndarray 内部由以下内容组成：

  • 一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。

  • 数据类型或 dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。

  • 一个表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组。

  • 一个跨度元组（stride），其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要"跨过"的字节数。

ndarray 的内部结构:

跨度可以是负数，这样会使数组在内存中后向移动，切片中 obj[::-1] 或 obj[:,::-1] 就是如此。

创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可：

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

参数说明：

名称 描述
object 数组或嵌套的数列
dtype 数组元素的数据类型，可选
copy 对象是否需要复制，可选
order 创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认）
subok 默认返回一个与基类类型一致的数组
ndmin 指定生成数组的最小维度

实例

接下来可以通过以下实例帮助我们更好的理解。

实例 1

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

输出结果如下：

[1, 2, 3]

实例 2

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

输出结果如下：

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

实例 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]]

实例 4

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

输出结果如下：

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

ndarray 对象由计算机内存的连续一维部分组成，并结合索引模式，将每个元素映射到内存块中的一个位置。内存块以行顺序(C样式)或列顺序(FORTRAN或MatLab风格，即前述的F样式)来保存元素。