オブジェクトとは何ですかndarray
NumPyなぜ、すべての年齢の科学の実務を経験し、主な理由、実際には、個々のデータ引っ張りだこすることができますNumPy（要するに、それをクールです）、ベクトル計算に最適化をたくさんやって、インターフェイスも非常に友好的です。これらは、周りに実際にあるNumPyコアのデータ構造ndarray（也就是n维数组）。ndarrayそれは均一です。均質なことを意味Nするすべての要素の二次元配列が同じデータ型に属している必要があります。
ndarrayまあ、オブジェクトがインスタンス化された後、それはいくつかの基本的な属性が含まれています。たとえばshape、ndim、size、dtype。どこで：
-
shape：ndarrayによって物体の形状tuple表現。 -
ndim：ndarrayオブジェクトの寸法; -
size：ndarrayオブジェクト内の要素の数。 -
dtype：ndarrayオブジェクトデータエレメントタイプ、例えばint64、float32などが挙げられます。
例えば：
A = np.array（[1,5,9,7,3 ]、 [ 3,5,7,9,1 ]、 [ 6,5,4,2,8 ]]） ＃打印的形状、 ndim、サイズ、DTYPE プリント（a.shape） プリント（a.ndim） プリント（a.size） プリント（a.dtype）
結果：
ndarrayshapeである(3, 5)（に代わって3行5列）;
ndimそれは2（マトリックスが二次元の行と列を有しているため）。
sizeである15（全行列ため15の要素）。
dtypeそれはint32（行列要素が整数である、によってため32のビット十分行列要素整数を表します）。
オブジェクトndarrayをインスタンス化する方法
使用配列は、オブジェクトがインスタンス化ndarray
インポートnumpyのNP ASの ＃初期値のリストとして使用されるが、オブジェクトがインスタンス化されるndarray A A = np.array（[1,5,9 ]） ＃1 印刷ndarrayオブジェクト 印刷（A）
結果：
ゼロ、もの、空のインスタンス化を使用すると、オブジェクトndarray
通常書き込み時に、初期化されることが一般的のように配列の要素の値0ならば、array方法は、インスタンス化するndarray機能を実現することができるにもかかわらず、オブジェクトを、しかしは面倒（フル有することが最初である0のをlist）。物事の単純な、そして粗な方法が存在しないこと、あります！！つまりzeros機能、あなただけの必要行くためのパラメータとして。ndarrayshape
インポートnumpyのNP ASの ＃インスタンス化オブジェクトはndarray、4行5列の行列は、行列の要素は全て0である A = np.zeros（（4 ,. 5 ）） ＃の印刷ndarrayオブジェクト 印刷（A）
結果：
あなたがするように初期化された配列の要素のすべてをしたい場合は1、あなたがそれを考えることができるはずスマート使用することですones機能、ones使用状況やzeros一貫性を。
インポートnumpyのNP AS ＃は、オブジェクトが、1行列のすべての要素、4行5列のマトリックスであるndarrayインスタンス化 A = np.ones（（4 ,. 5 ）） ＃の印刷ndarrayオブジェクト 印刷（A）を
結果：
インスタンス化するために、初期値としてランダムな値を使用したいndarrayオブジェクトを、empty機能があなたを満たすことができます。
インポートnumpyのNP AS ＃は、オブジェクトは、行列のすべての要素、4行5列の行列であり、ランダム値ndarrayインスタンス化 A = np.empty（（4 ,. 5 ）） ＃の印刷ndarrayオブジェクト 印刷（A）を
結果：
