Głównym obiektem jest jednorodna tablica wielowymiarowa NumPy . Zasadniczo jest to tabela elementów tego samego typu i indeksowanych krotką dodatnich liczb całkowitych. Wymiary w NumPy nazywane są osiami.
aktor Saira Banu
Klasa tablicowa NumPy jest znana jako ndarray Lub tablica aliasów . Array numpy.array nie jest tym samym, co standardowa klasa biblioteki Pythona tablica.tablica . Array.array obsługuje tylko tablice jednowymiarowe i zapewnia mniejszą funkcjonalność.
Składnia
numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)
Parametry
W funkcji numpy.array() znajdują się następujące parametry.
1) obiekt: array_like
Dowolny obiekt udostępniający interfejs tablicowy, którego metoda __array__ zwraca dowolną zagnieżdżoną sekwencję lub tablicę.2) dtype: opcjonalny typ danych
Ten parametr służy do zdefiniowania żądanego parametru elementu tablicy. Jeśli nie zdefiniujemy typu danych, to określi on typ jako minimalny typ, który będzie wymagał utrzymania obiektu w sekwencji. Ten parametr jest używany tylko do przesyłania tablicy w górę.3) skopiuj: bool (opcjonalnie)
Jeśli ustawimy copy na true, obiekt zostanie skopiowany, w przeciwnym razie kopia zostanie utworzona, gdy obiekt jest sekwencją zagnieżdżoną lub kopia jest potrzebna, aby spełnić którekolwiek z pozostałych wymagań, takich jak typ, kolejność itp.samouczek selenu Java
4) kolejność: {'K', 'A', 'C', 'F'}, opcjonalna
Parametr Order określa układ pamięci tablicy. Jeśli obiekt nie jest tablicą, nowo utworzona tablica będzie w kolejności C (nagłówek wiersza lub główny wiersz), chyba że określono „F”. Jeśli określono F, będzie ono w kolejności Fortran (nagłówek kolumny lub kolumna główna). Gdy obiekt jest tablicą, zachowuje następującą kolejność.| zamówienie | brak kopii | kopia = prawda |
|---|---|---|
| „K” | Niezmienione | Porządek F i C zachowany. |
| 'A' | Niezmienione | Gdy na wejściu jest F, a nie C, wówczas kolejność F, w przeciwnym razie kolejność C |
| 'C' | Zamówienie C | Zamówienie C |
| 'F' | Zamówienie F | Zamówienie F |
Gdy kopia=Fałsz lub kopia jest wykonywana z innego powodu, wynik będzie taki sam jak kopia=Trudność, z pewnymi wyjątkami dla A. Domyślna kolejność to „K”.
5) test: bool (opcjonalnie)
Gdy subok=True, wówczas podklasy będą przekazywane; w przeciwnym razie zwrócona tablica będzie tablicą klasy bazowej (domyślnie).
6) ndmin: int (opcjonalnie)
Parametr ten określa minimalną liczbę wymiarów, jaką powinna mieć wynikowa tablica. Użytkownicy mogą dowolnie dostosowywać kształt, aby spełnić te wymagania.
Zwroty
Metoda numpy.array() zwraca ndarray. Ndarray jest obiektem tablicowym, który spełnia określone wymagania.
zmienna basha
Przykład 1: numpy.array()
import numpy as np arr=np.array([1,2,3]) arr
Wyjście:
array([1, 2, 3])
W powyższym kodzie
- Zaimportowaliśmy numpy z aliasem np.
- Zadeklarowaliśmy zmienną 'arr' i przypisaliśmy wartość zwracaną przez funkcję np.array().
- W funkcji array() przekazaliśmy tylko elementy, a nie oś.
- Na koniec próbowaliśmy wydrukować wartość arr.
Na wyjściu została wyświetlona tablica.
Przykład 2:
import numpy as np arr=np.array([1,2.,3.]) arr
Wyjście:
array([1., 2., 3.])
W powyższym kodzie
- Zaimportowaliśmy numpy z aliasem np.
- Zadeklarowaliśmy zmienną 'arr' i przypisaliśmy wartość zwracaną przez funkcję np.array().
- W funkcji array() przekazaliśmy elementy różnego typu, takie jak integer, float itp.
- Na koniec próbowaliśmy wydrukować wartość arr.
Na wyjściu została wyświetlona tablica zawierająca elementy tego typu, które wymagają minimalnej pamięci do utrzymania obiektu w sekwencji.
Przykład 3: Więcej niż jeden wymiar
import numpy as np arr=np.array([[1,2.,3.],[4.,5.,7]]) arr
Wyjście:
array([[1., 2., 3.], [4., 5., 7.]])
W powyższym kodzie
- Zaimportowaliśmy numpy z aliasem np.
- Zadeklarowaliśmy zmienną 'arr' i przypisaliśmy wartość zwracaną przez funkcję np.array().
- W funkcji array() przekazaliśmy liczbę elementów w różnych nawiasach kwadratowych.
- Na koniec próbowaliśmy wydrukować wartość arr.
Na wyjściu pokazano tablicę wielowymiarową.
Przykład 4: Minimalne wymiary: 2
import numpy as np arr=np.array([1,2.,3.],ndmin=2) arr
Wyjście:
przycinanie JavaScriptu
array([[1., 2., 3.]])
W powyższym kodzie
- Zaimportowaliśmy numpy z aliasem np.
- Zadeklarowaliśmy zmienną 'arr' i przypisaliśmy wartość zwracaną przez funkcję np.array().
- W funkcji array() przekazaliśmy liczbę elementów w nawiasie kwadratowym i wymiar, aby utworzyć ndarray.
- Na koniec próbowaliśmy wydrukować wartość arr.
Na wyjściu pokazano dwuwymiarową tablicę.
Przykład 5: Podano typ
import numpy as np arr=np.array([12,45.,3.],dtype=complex) arr
Wyjście:
array([12.+0.j, 45.+0.j, 3.+0.j])
W powyższym kodzie
- Zaimportowaliśmy numpy z aliasem np.
- Zadeklarowaliśmy zmienną „arr” i przypisaliśmy wartość zwróconą przez funkcję np.array().
- W funkcji array() przekazaliśmy elementy w nawiasach kwadratowych i ustawiliśmy typ d na złożony.
- Na koniec próbowaliśmy wydrukować wartość arr.
Na wyjściu wartości elementów „arr” zostały pokazane w postaci liczb zespolonych.
Przykład 6: Tworzenie tablicy z podklas
import numpy as np arr=np.array(np.mat('1 2;3 4')) arr arr=np.array(np.mat('1 2;3 4'),subok=True) arr
Wyjście:
inaczej, jeśli bash
array([[1, 2], [3, 4]]) matrix([[1, 2], [3, 4]])
W powyższym kodzie
- Zaimportowaliśmy numpy z aliasem np.
- Zadeklarowaliśmy zmienną „arr” i przypisaliśmy wartość zwróconą przez funkcję np.array().
- W funkcji array() przekazaliśmy elementy w postaci macierzy za pomocą funkcji np.mat() i ustawiliśmy subok=True.
- Na koniec próbowaliśmy wydrukować wartość arr.
Na wyjściu pokazano tablicę wielowymiarową.