Массивы

NumPy предоставляет тип N-мерного массива, ndarray, который описывает коллекцию «элементов» одного типа. Элементы можно индексировать, например, используя N целых чисел.

Все массивы ndarray являются homogenous: каждый элемент занимает блок памяти одинакового размера, и все блоки интерпретируются одинаково. Способ интерпретации каждого элемента в массиве задаётся отдельным объектом типа данных, который ассоциирован с каждым массивом. В дополнение к базовым типам (целые числа, числа с плавающей точкой и т. д.), объекты типа данных также могут представлять структуры данных.

Элемент, извлечённый из массива, например, с помощью индексирования, представлен объектом Python, тип которого является одним из скалярных типов массива, встроенных в Numpy. Скаляры массива позволяют легко манипулировать более сложными структурами данных.

Рисунок Концептуальная диаграмма, показывающая взаимосвязь трёх основных объектов, используемых для описания данных в массиве: 1) сам массив ndarray, 2) объект типа данных, описывающий структуру одного фиксированного элемента массива, 3) объект скаляра Python, возвращаемый при обращении к одному элементу массива.

• N-мерный массив (ndarray)
  • Создание массивов
  • Индексирование массивов
  • Внутреннее расположение памяти в ndarray
  • Атрибуты массива
  • Методы массива
  • Арифметические, матричные умножения и операции сравнения
  • Специальные методы
• Скаляры
  • Встроенные скалярные типы
  • Атрибуты
  • Индексирование
  • Методы
  • Определение новых типов
• Объекты типа данных (dtype)
  • Указание и создание типов данных
  • dtype
• Индексирование
  • Базовое срезы и индексирование
  • Расширенное индексирование
  • Подробные заметки
  • Доступ к полям
  • Индексирование плоским итератором
• Итерация по массивам
  • Итерация по одному массиву
  • Итерация по массивам с широковещательной рассылкой
  • Помещение внутреннего цикла в Cython
• Стандартные подклассы массивов
  • Специальные атрибуты и методы
  • Матричные объекты
  • Массивы с отображением в памяти
  • Символьные массивы (numpy.char)
  • Массивы записей (numpy.rec)
  • Маскированные массивы (numpy.ma)
  • Стандартный контейнерный класс
  • Итераторы массивов
• Маскированные массивы
  • Модуль numpy.ma
  • Использование numpy.ma
  • Примеры
  • Константы модуля numpy.ma
  • Класс MaskedArray
  • Методы MaskedArray
  • Операции с маскированными массивами
• Интерфейс массива
  • Сторона Python
  • Доступ к C-структуре
  • Примеры описания типов
  • Отличия от интерфейса массива (версия 2)
• Даты и временные интервалы
  • Основные даты и время
  • Арифметика дат и временных интервалов
  • Единицы дат и времени
  • Функциональность для рабочих дней
  • Изменения с NumPy 1.11
  • Различия между 1.6 и 1.7 датами и временем