Spec-Zone.ru › NumPy 1.12

numpy.array

numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)

Создать массив.

Параметры:

object : array_like

Массив, любой объект, экспонирующий интерфейс массива, объект, метод __array__ которого возвращает массив, или любое (вложенное) последовательность.

dtype : тип данных, необязательно

Желаемый тип данных для массива. Если не задан, тип определяется как минимальный тип, необходимый для хранения объектов в последовательности. Этот аргумент может использоваться только для «расширения» типа массива. Для понижения типа используйте метод .astype(t).

copy : bool, необязательно

Если True (по умолчанию), то объект копируется. В противном случае копия будет создана только в том случае, если __array__ возвращает копию, если obj является вложенной последовательностью или если копия необходима для удовлетворения других требований (dtype, order, и т.д.).

order : {‘K’, ‘A’, ‘C’, ‘F’}, необязательно

Укажите порядок расположения элементов в памяти массива. Если object не является массивом, создаваемый массив будет иметь порядок C (строчный) , за исключением случая, когда указан ‘F’, в этом случае он будет иметь порядок Fortran (столбцовый). Если object является массивом, то выполняется следующее.

order без копирования copy=True
‘K’ без изменений Порядок F и C сохраняется, в противном случае используется наиболее похожий порядок
‘A’ без изменений Порядок F, если входной порядок F и не C, иначе порядок C
‘C’ Порядок C Порядок C
‘F’ Порядок F Порядок F

Когда copy=False и копия создается по другим причинам, результат совпадает с результатом copy=True, за исключением некоторых случаев для A, см. раздел Примечания. По умолчанию order = ‘K’.

subok : bool, необязательно

Если True, то подклассы будут передаваться без изменений, в противном случае возвращаемый массив будет принудительно преобразован к массиву базового класса (по умолчанию).

ndmin : int, необязательно

Устанавливает минимальное количество измерений, которое должен иметь результирующий массив. По мере необходимости для удовлетворения этому требованию в начало формы будут добавлены единицы.

Возвращает:

out : ndarray

Объект массива, удовлетворяющий указанным требованиям.

См. также

empty, empty_like, zeros, zeros_like, ones, ones_like, full, full_like

Примечания

Когда order = ‘A’ и object является массивом ни в порядке ‘C’ ни в порядке ‘F’, и копия принудительно создается из-за изменения dtype, порядок результата не обязательно будет ‘C’, как ожидалось. Вероятно, это ошибка.

Примеры

>>> np.array([1, 2, 3])
array([1, 2, 3])

Расширение типа:

>>> np.array([1, 2, 3.0])
array([ 1.,  2.,  3.])

Более чем одно измерение:

>>> np.array([[1, 2], [3, 4]])
array([[1, 2],
       [3, 4]])

Минимальное количество измерений 2:

>>> np.array([1, 2, 3], ndmin=2)
array([[1, 2, 3]])

Указанный тип:

>>> np.array([1, 2, 3], dtype=complex)
array([ 1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j])

Тип данных, состоящий более чем из одного элемента:

>>> x = np.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('a','<i4'),('b','<i4')])
>>> x['a']
array([1, 3])

Создание массива из подклассов:

>>> np.array(np.mat('1 2; 3 4'))
array([[1, 2],
       [3, 4]])
>>> np.array(np.mat('1 2; 3 4'), subok=True)
matrix([[1, 2],
        [3, 4]])

© 2008–2017 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.12.0/reference/generated/numpy.array.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API