NumPy- поколение ndarray

NumPy ndarray: многомерный массив объектов

Одной из основных особенностей NumPy N- одномерного массива является объект --ndarray.

ndarray это быстрый, гибкий контейнер больших наборов данных в Python. Digital позволяет использовать синтаксис, подобные операции скалярных математических расчетов на одном листе данных.

Прежде всего мы хотим импортировать модуль NumPy

import numpy as np

Сформирован ndarray

Создание массива объектов Самый простой способ заключается в использовании функции массива. Функция массива получает любой тип целевой последовательности (конечно, также включать в себя другие массив), чтобы создать новый массив, содержащий Numpy передачи данных.

Сформировать одномерный массив:

data1 = [6,7.5,8,0,1]
arr1 = np.array(data1)
print(arr1)

[6. 7.5 8. 0. 1.]

Сформировать двумерный массив:

data2 = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]]
arr2 = np.array(data2)
print(arr2)
print(arr2.ndim)
print(arr2.shape)

[[1 2 3 4]
[5 6 7 8]]
2
(2, 4)

Вы 与 форму

Эти два свойства используются для представления массива.

ndim этот массив используется для представления несколько измерений

Эта форма используется для представления нескольких из нескольких многократно массива

DTYPE

Если явно не указано иное, то np.array автоматически определить тип данных массива генерируется. Например, если массив имеет число с плавающей точкой так, то данные будут автоматически выведены плавать массив, и тип данных будет храниться в специальном DTYPE метаданных в.

print(arr1.dtype)
print(arr2.dtype)

float64
int32

NumPy генерирования массива функции:

Название функции | Описание

название функции	описание
массив	Входные данные (которые могут быть список кортежей, массивов и других последовательностей) в ndarray, если явно не указано тип данных автоматически получается вывод, по умолчанию копия всех входных данных
asarray	Вход в ndarray, но если вход уже ndarray уже не повторить, разница между ним и матрицей, что, когда источником данных является ndarray объект, массив будет копировать копию, занять новую память, но не asarray
arange	Python, встроенные функции диапазона пластины массива, возвращая массив, такие как [1,2,3,4 .....]
те,	Целый ряд генерирует заданный тип данных и форму
ones_like	Генерирование различной формы в соответствии с полным набором матриц 1
нули	Согласно генерировать полный набор заданной формы и 0 типов данных
zeros_like	Согласно генерировать массив такой же формы, как весь массив 0
пустой	По генерации заданной формы не значение инициализации пустого массива
empty_like	Генерируется массив в соответствии с формой той же, но значения не инициализируются пустой массив
полный	Формирование заданного значения в соответствии с заданной формой и типа массива np.full массива (форм, значением заполнения, DTYPE = типа данных)
full_like	Фигура генерируется в соответствии с тем же массив, но содержимое массива указано значение, только параметры формы в объект может быть ndarray
	В котором генерирует матрицу N * N, все диагональные позиции одной и другие равны 0, то разница между ними заключается в том, что первый может контролировать форму матрицы, которая может быть квадратной матрицей