numpy.ndarray#
- class numpy.ndarray(shape, dtype=float, buffer=None, offset=0, strides=None, order=None)[源代码]#
数组对象表示固定大小项目的多维同构数组.关联的数据类型对象描述数组中每个元素的格式(其字节顺序,它在内存中占用的字节数,它是整数,浮点数还是其他内容等).
应使用
array,zeros或empty构造数组(请参阅下面的“另请参阅”部分).此处给出的参数是指用于实例化数组的低级方法 ( ndarray(…) ).有关更多信息,请参阅
numpy模块并检查数组的方法和属性.- 参数:
- (对于 __new__ 方法;请参阅下面的“注释”)
- shapetuple of ints
创建的数组的形状.
- dtypedata-type,可选
可以解释为 numpy 数据类型的任何对象.
- buffer公开缓冲区接口的对象,可选
用于用数据填充数组.
- offset整数,可选
缓冲区中数组数据的偏移量.
- strides整数元组,可选
内存中数据的步幅.
- order{‘C’, ‘F’},可选
行优先(C 样式)或列优先(Fortran 样式)顺序.
参见
array构造一个数组.
zeros创建一个数组,其每个元素都为零.
empty创建一个数组,但保持其分配的内存不变(即,它包含“垃圾”).
dtype创建一个数据类型.
numpy.typing.NDArray一个关于其
dtype.type的ndarray别名 generic .
注释
使用
__new__创建数组有两种模式:不需要
__init__方法,因为数组在__new__方法之后已完全初始化.示例
这些示例说明了底层的
ndarray构造函数.有关构造 ndarray 的更简单方法,请参阅上面的“另请参阅”部分.第一种模式, buffer 为 None:
>>> import numpy as np >>> np.ndarray(shape=(2,2), dtype=float, order='F') array([[0.0e+000, 0.0e+000], # random [ nan, 2.5e-323]])
第二种模式:
>>> np.ndarray((2,), buffer=np.array([1,2,3]), ... offset=np.int_().itemsize, ... dtype=int) # offset = 1*itemsize, i.e. skip first element array([2, 3])
- 属性:
Tndarray转置数组的视图.
databuffer指向数组数据起始位置的Python缓冲区对象.
dtypedtype object数组元素的数据类型.
flagsdict关于数组内存布局的信息.
flatnumpy.flatiter object数组上的 1-D 迭代器.
imagndarray数组的虚部.
realndarray数组的实部.
sizeint数组中的元素数量.
itemsizeint一个数组元素所占的字节长度.
nbytesint数组元素消耗的总字节数.
ndimint数组维度的数量.
shapetuple of ints数组维度的元组.
stridestuple of ints遍历数组时,在每个维度中步进的字节数的元组.
ctypesctypes object一个简化数组与ctypes模块交互的对象.
basendarray如果内存来自其他对象,则为基对象.
方法
all([axis, out, keepdims, where])如果所有元素都计算为 True,则返回 True.
any([axis, out, keepdims, where])如果 a 的任何元素计算为 True,则返回 True.
argmax([axis, out, keepdims])返回给定轴上最大值的索引.
argmin([axis, out, keepdims])返回给定轴上最小值的索引.
argpartition(kth[, axis, kind, order])返回对该数组进行划分的索引.
argsort([axis, kind, order])返回对该数组进行排序的索引.
astype(dtype[, order, casting, subok, copy])数组的副本,转换为指定的类型.
byteswap([inplace])交换数组元素的字节
choose(choices[, out, mode])使用索引数组从一组选择中构建一个新数组.
clip([min, max, out])返回一个值被限制在
[min, max]范围内的数组.compress(condition[, axis, out])沿给定轴返回此数组的选定切片.
conj()对所有元素取复共轭.
conjugate()返回复共轭,按元素计算.
copy([order])返回数组的副本.
cumprod([axis, dtype, out])返回给定轴上元素的累积乘积.
cumsum([axis, dtype, out])返回给定轴上元素的累积和.
diagonal([offset, axis1, axis2])返回指定的对角线.
dump(file)将数组的pickle转储到指定的文件中.
dumps()以字符串形式返回数组的pickle.
fill(value)用标量值填充数组.
flatten([order])返回折叠成一维的数组副本.
getfield(dtype[, offset])返回给定数组的字段,作为某种类型.
item(args)复制数组的一个元素到标准Python标量并返回它.
max([axis, out, keepdims, initial, where])返回给定轴上的最大值.
mean([axis, dtype, out, keepdims, where])返回给定轴上的数组元素的平均值.
min([axis, out, keepdims, initial, where])返回给定轴上的最小值.
nonzero()返回非零元素的索引.
partition(kth[, axis, kind, order])对数组中的元素进行部分排序,使第 k 个位置上的元素的值位于排序数组中它应该在的位置.
prod([axis, dtype, out, keepdims, initial, ...])返回给定轴上的数组元素的乘积.
put(indices, values[, mode])对于索引中的所有 n ,设置
a.flat[n] = values[n].ravel([order])返回一个扁平化数组.
repeat(repeats[, axis])重复数组的元素.
reshape(shape, /, \[, order, copy])返回一个包含相同数据但具有新形状的数组.
resize(new_shape[, refcheck])就地更改数组的形状和大小.
round([decimals, out])返回将 a 中每个元素四舍五入到指定小数位数后的结果.
searchsorted(v[, side, sorter])查找应将 v 的元素插入 a 中的索引,以保持顺序.
setfield(val, dtype[, offset])将一个值放入由数据类型定义的字段中的指定位置.
setflags([write, align, uic])分别设置数组标志WRITEABLE,ALIGNED,WRITEBACKIFCOPY.
sort([axis, kind, order])对数组进行原地排序.
squeeze([axis])从 a 中删除长度为 1 的轴.
std([axis, dtype, out, ddof, keepdims, where])返回给定轴上数组元素的标准差.
sum([axis, dtype, out, keepdims, initial, where])返回给定轴上的数组元素的和.
swapaxes(axis1, axis2)返回一个 axis1 和 axis2 互换的数组视图.
take(indices[, axis, out, mode])返回一个由给定索引处 a 的元素组成的数组.
tobytes([order])构造包含数组中原始数据字节的Python字节.
tofile(fid[, sep, format])将数组以文本或二进制(默认)形式写入文件.
tolist()将数组作为
a.ndim层的Python标量的嵌套列表返回.trace([offset, axis1, axis2, dtype, out])返回数组对角线元素的和.
transpose(axes)返回一个轴转置的数组视图.
var([axis, dtype, out, ddof, keepdims, where])返回给定轴上数组元素的方差.
view([dtype][, type])具有相同数据的新数组视图.
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