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Numpy库详解(1)—— Ndarray对象

# numpy库
>一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,也是大部分PYTHON科学计算库的基础库,多用于在大型、多维数组上执行数值运算

>转载自:https://www.yiibai.com/numpy/numpy_ndarray_object.html

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# NumPy Ndarray对象
“`NumPy“` 中定义的最重要的对象是称为 “`ndarray“` 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。
可以使用基于零的索引访问集合中的项目。“`ndarray“`中的每个元素在内存中使用相同大小的块。
“`ndarray“`中的每个元素是数据类型对象的对象(称为 “`dtype“`)。
从“`ndarray“`对象提取的任何元素(通过切片)由一个数组标量类型的 Python 对象表示。下图显示了“`ndarray“`,数据类型对象(“`dtype“`)和数组标量类型之间的关系。

[![](http://www.yiibai.com/uploads/images/201704/2404/430090425_51678.jpg)](http://www.yiibai.com/uploads/images/201704/2404/430090425_51678.jpg)

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“`ndarray“`类的实例可以通过本教程后面描述的不同的数组创建例程来构造。 基本的ndarray是使用 NumPy 中的数组函数创建的,如下所示:
“`python
numpy.array
“`
它从任何暴露数组接口的对象,或从返回数组的任何方法创建一个“`ndarray“`
“`
numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
“`

上面的构造器接受以下参数:

| 参数 | 描述 |
| ———— | ———— |
| object | 任何暴露数组接口方法的对象都会返回一个数组或任何(嵌套)序列。 |
| dtype | 数组的所需数据类型,可选。 |
| copy | 可选,默认为true,对象是否被复制。 |
| order | C(按行)、F(按列)或A(任意,默认)。 |
| subok | 默认情况下,返回的数组被强制为基类数组。 如果为true,则返回子类。 |
| ndimin | 指定返回数组的最小维数。 |

————

看看下面的例子来更好地理解。
## 示例 1
“`python
import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
print a
“`
输出如下:
“`python
[1, 2, 3]
“`
————

## 示例 2 多于一个维度
“`python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print a
“`
输出如下:
“`python
[[1, 2]
[3, 4]]
“`
————

## 示例 3 最小维度
“`python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3,4,5], ndmin = 2)
print a
“`
输出如下:
“`python
[[1, 2, 3, 4, 5]]
“`

————

## 示例 4 dtype 参数
“`python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3], dtype = complex)
print a
“`
输出如下:
“`python
[ 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j]
“`

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