同種の多次元配列が主なオブジェクトです。 ナムピー 。これは基本的に、すべて同じ型であり、正の整数のタプルによってインデックス付けされた要素のテーブルです。次元は NumPy では軸と呼ばれます。
10億のうちゼロは何個
NumPy の配列クラスは次のように知られています。 ndarray または エイリアス配列 。 numpy.array は標準の Python ライブラリ クラスと同じではありません 配列.配列 。 array.array は 1 次元配列のみを処理し、提供する機能は少なくなります。
構文
numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)
パラメーター
numpy.array()関数には以下のパラメータがあります。
1) オブジェクト: array_like
__array__ メソッドがネストされたシーケンスまたは配列を返す配列インターフェイスを公開する任意のオブジェクト。2) dtype : オプションのデータ型
このパラメータは、配列要素に必要なパラメータを定義するために使用されます。データ型を定義しない場合は、シーケンス内でオブジェクトを保持するために必要な最小の型としてその型が決定されます。このパラメータは、配列のアップキャストにのみ使用されます。3) コピー: ブール値(オプション)
copy = true に設定すると、オブジェクトはコピーされます。そうでない場合は、オブジェクトがネストされたシーケンスである場合、または dtype や order などの他の要件を満たすためにコピーが必要な場合にコピーが作成されます。4) 順序: {'K'、'A'、'C'、'F'}、オプション
order パラメーターは、配列のメモリ レイアウトを指定します。オブジェクトが配列でない場合、「F」が指定されない限り、新しく作成される配列は C 順 (行先頭または行優先) になります。 F を指定すると、Fortran 順序 (列先頭または列優先) になります。オブジェクトが配列の場合、次の順序が保持されます。スキップリスト
| 注文 | コピーはありません | コピー=真 |
|---|---|---|
| 「き」 | 変更なし | F と C の順序は保持されます。 |
| 「あ」 | 変更なし | 入力が C ではなく F の場合は F 順序、それ以外の場合は C 順序 |
| 「C」 | C注文 | C注文 |
| 「ふ」 | Fオーダー | Fオーダー |
copy=False の場合、または他の理由でコピーが作成された場合、結果は、A の一部の例外を除いて copy= True と同じになります。デフォルトの順序は「K」です。
5) テスト: bool(オプション)
subok=True の場合、サブクラスはパススルーになります。それ以外の場合、返される配列は強制的に基本クラス配列 (デフォルト) になります。
6) ndmin : int(オプション)
このパラメータは、結果の配列に必要な最小次元数を指定します。この要件を満たすために、必要に応じてユーザーを形状の先頭に追加できます。
戻り値
numpy.array() メソッドは ndarray を返します。 ndarray は、指定された要件を満たす配列オブジェクトです。
bash if 条件
例 1: numpy.array()
import numpy as np arr=np.array([1,2,3]) arr
出力：
array([1, 2, 3])
上記のコードでは
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- 「arr」変数を宣言し、np.array() 関数によって返された値を割り当てました。
- array() 関数では、軸ではなく要素のみを渡しました。
- 最後に、arr の値を出力しようとしました。
出力には配列が表示されています。
例 2:
import numpy as np arr=np.array([1,2.,3.]) arr
出力：
array([1., 2., 3.])
上記のコードでは
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- 「arr」変数を宣言し、np.array() 関数によって返された値を割り当てました。
- array() 関数では、整数、浮動小数点などの異なる型の要素を渡しました。
- 最後に、arr の値を出力しようとしました。
出力では、シーケンス内のオブジェクトを保持するために最小限のメモリを必要とするタイプの要素を含む配列が表示されます。
例 3: 複数の次元
import numpy as np arr=np.array([[1,2.,3.],[4.,5.,7]]) arr
出力：
array([[1., 2., 3.], [4., 5., 7.]])
上記のコードでは
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- 「arr」変数を宣言し、np.array() 関数によって返された値を割り当てました。
- array() 関数では、さまざまな角かっこ内の要素の数を渡しました。
- 最後に、arr の値を出力しようとしました。
出力には、多次元配列が表示されています。
例 4: 最小寸法: 2
import numpy as np arr=np.array([1,2.,3.],ndmin=2) arr
出力：
ジャワペア
array([[1., 2., 3.]])
上記のコードでは
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- 「arr」変数を宣言し、np.array() 関数によって返された値を割り当てました。
- array() 関数では、角括弧内の要素の数と ndarray を作成する次元を渡しました。
- 最後に、arr の値を出力しようとしました。
出力には、2 次元配列が表示されています。
例 5: 提供されたタイプ
import numpy as np arr=np.array([12,45.,3.],dtype=complex) arr
出力：
array([12.+0.j, 45.+0.j, 3.+0.j])
上記のコードでは
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- 「arr」変数を宣言し、np.array() 関数によって返される値を割り当てました。
- array() 関数では、角括弧内の要素を渡し、dtype を complex に設定しました。
- 最後に、arr の値を出力しようとしました。
出力では、「arr」要素の値が複素数の形式で表示されます。
例 6: サブクラスから配列を作成する
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
出力：
array([[1, 2], [3, 4]]) matrix([[1, 2], [3, 4]])
上記のコードでは
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- 「arr」変数を宣言し、np.array() 関数によって返される値を割り当てました。
- array() 関数では、np.mat() 関数を使用して行列の形式で要素を渡し、subok=True を設定しました。
- 最後に、arr の値を出力しようとしました。
出力には、多次元配列が表示されています。
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