Numpy 的 Ndarray对象
Numpy 一个重要的特点是其N维数组对象ndarray,它是一系列同类数据集合,以0下标为开始进行集合中元素的索引。类似于C++的vector的多维数组。
下面是Ndarray的特点(不同于python 的 list)
ndarray对象是用于存放同类型元素的多维数组。(如:都是float,str,或者int 等等,但是它们必须是同种一个类型。)
ndarray中的每个元素在内存中都有相同的存储大小的区域
基于上述的特点,ndarray内部由以下内容组成:
1)一个指向数据(内存或者内存映射文件中的一块数据)的指针。
2)数据类型或dtype,描述在数组中的固定大小值的格子。
3)一个表示数组形状(shape)的元组,表示各个维度大小的元组。
4)一个跨度(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。
创建一个ndarray数组,只需要调用numpy 的array函数即可:
numpy.array(object, dtype=None,copy=True,order=None,subok=false,ndmin=0)
名称 | 描述 |
---|---|
object | 数组或者嵌套的数列 |
dtype | 数组元素的数据结构,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 |
subbok | 默认返回一个与基类一致的数组 |
ndmin | 指定生成数组的最小维度 |
上述为python的numpy模块中的多维数组的用法,需要通过列子来测试一下它的用法。如下:
1:创建一维数组
2:创建二维数组
3:测试ndmin参数
4:测试参数dtype参数
总结:narray多维数组是numpy模块非常重要的部分。操作narray数组继承了python的操作。它和python的list,str,float等等相互转化。