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=Falseи копия создается по другим причинам, результат совпадает с результатомcopy=True, за исключением некоторых случаев дляA, 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_likeПримечания
Когда order = ‘A’ и
objectявляется 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