Основним об'єктом є однорідний багатовимірний масив NumPy . По суті, це таблиця елементів, які мають один і той же тип і проіндексовані кортежем додатних цілих чисел. Розміри в NumPy називаються віссю.
новий рядок у python
Клас масиву NumPy відомий як ndarray або масив псевдонімів . numpy.array не те саме, що стандартний клас бібліотеки Python масив.масив . Array.array обробляє лише одновимірні масиви та забезпечує меншу функціональність.
Синтаксис
numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)
Параметри
У функції numpy.array() є такі параметри.
1) об'єкт: array_like
Будь-який об’єкт, який надає інтерфейс масиву, чий метод __array__ повертає будь-яку вкладену послідовність або масив.2) dtype : необов'язковий тип даних
Цей параметр використовується для визначення бажаного параметра для елемента масиву. Якщо ми не визначимо тип даних, тоді він визначить тип як мінімальний тип, який буде вимагати для зберігання об’єкта в послідовності. Цей параметр використовується лише для перетворення масиву.3) копія: bool (необов'язково)
Якщо ми встановлюємо копію рівною істині, об’єкт буде скопійовано, інакше копію буде зроблено, коли об’єкт є вкладеною послідовністю, або копія потрібна для задоволення будь-яких інших вимог, таких як dtype, порядок тощо.4) порядок: {'K', 'A', 'C', 'F'}, необов'язковий
Параметр order визначає структуру пам'яті масиву. Якщо об’єкт не є масивом, новостворений масив буде в порядку C (голова рядка або головний рядок), якщо не вказано «F». Якщо вказано F, це буде в порядку Fortran (голова стовпця або головний стовпець). Коли об’єкт є масивом, він містить такий порядок.| порядок | немає копії | копія=Правда |
|---|---|---|
| 'К' | Без змін | Порядок F і C збережено. |
| 'А' | Без змін | Якщо вхід F, а не C, то порядок F, інакше порядок C |
| 'C' | C порядок | C порядок |
| 'F' | F порядок | F порядок |
Коли copy=False або копію зроблено з іншої причини, результат буде таким самим, як copy= True, за деякими винятками для A. Порядок за замовчуванням — «K».
5) test : bool (необов'язково)
Коли subok=True, підкласи проходитимуть наскрізно; інакше повернений масив примусово буде масивом базового класу (за замовчуванням).
перетворити рядок на jsonobject java
6) ndmin : int (необов’язковий)
Цей параметр визначає мінімальну кількість розмірів, яку повинен мати отриманий масив. Користувачі можуть бути додані до фігури за потреби, щоб виконати цю вимогу.
Повернення
Метод numpy.array() повертає ndarray. ndarray — це об’єкт масиву, який задовольняє вказані вимоги.
15 із 100,00
Приклад 1: numpy.array()
import numpy as np arr=np.array([1,2,3]) arr
Вихід:
array([1, 2, 3])
У наведеному вище коді
- Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
- Ми оголосили змінну arr і присвоїли їй значення, яке повертає функція np.array().
- У функції array() ми передали лише елементи, а не вісь.
- Нарешті, ми спробували надрукувати значення arr.
У вихідних даних було показано масив.
приклад 2:
import numpy as np arr=np.array([1,2.,3.]) arr
Вихід:
array([1., 2., 3.])
У наведеному вище коді
- Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
- Ми оголосили змінну arr і присвоїли їй значення, яке повертає функція np.array().
- У функції array() ми передали елементи різного типу, такі як integer, float тощо.
- Нарешті, ми спробували надрукувати значення arr.
У вихідних даних було показано масив, що містить елементи такого типу, які потребують мінімум пам’яті для зберігання об’єкта в послідовності.
Приклад 3: Більш ніж один вимір
import numpy as np arr=np.array([[1,2.,3.],[4.,5.,7]]) arr
Вихід:
array([[1., 2., 3.], [4., 5., 7.]])
У наведеному вище коді
- Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
- Ми оголосили змінну arr і присвоїли їй значення, яке повертає функція np.array().
- У функції array() ми передали кількість елементів у різних квадратних дужках.
- Нарешті, ми спробували надрукувати значення arr.
У вихідних даних було показано багатовимірний масив.
Приклад 4: Мінімальні розміри: 2
import numpy as np arr=np.array([1,2.,3.],ndmin=2) arr
Вихід:
обрізка javascript
array([[1., 2., 3.]])
У наведеному вище коді
- Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
- Ми оголосили змінну arr і присвоїли їй значення, яке повертає функція np.array().
- У функції array() ми передали кількість елементів у квадратних дужках і розмір для створення ndarray.
- Нарешті, ми спробували надрукувати значення arr.
У вихідних даних було показано двовимірний масив.
Приклад 5: наданий тип
import numpy as np arr=np.array([12,45.,3.],dtype=complex) arr
Вихід:
array([12.+0.j, 45.+0.j, 3.+0.j])
У наведеному вище коді
конструктори в java
- Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
- Ми оголосили змінну arr і присвоїли їй значення, яке повертає функція np.array().
- У функції array() ми передали елементи в квадратних дужках і встановили для dtype значення complex.
- Нарешті, ми спробували надрукувати значення arr.
У вихідних даних значення елементів arr було показано у вигляді комплексних чисел.
Приклад 6: Створення масиву з підкласів
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
Вихід:
array([[1, 2], [3, 4]]) matrix([[1, 2], [3, 4]])
У наведеному вище коді
- Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
- Ми оголосили змінну arr і присвоїли їй значення, яке повертає функція np.array().
- У функції array() ми передали елементи у вигляді матриці за допомогою функції np.mat() і встановили subok=True.
- Нарешті, ми спробували надрукувати значення arr.
У вихідних даних було показано багатовимірний масив.