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, чей метод __array__ возвращает массив, или любая (вложенная) последовательность. dtype : тип данных, необязательно Желаемый тип данных для массива. Если не задан, тогда тип будет определён как минимальный тип, необходимый для хранения объектов в последовательности. Этот аргумент может быть использован только для «расширения» типа массива. Для сужения используйте метод .astype(t). copy : bool, необязательно Если True (по умолчанию), то объект копируется. В противном случае копия будет создана только 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 расположение памяти в массиве. Если object не является массивом, новый созданный массив будет в порядке C (строка-главная), если не указан ‘F’, в этом случае он будет в порядке Fortran (столбец-главный). Если object является массивом, то справедливо следующее. order без копирования copy=True ‘K’ без изменений Порядок F и C сохраняется, иначе 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 создаётся по другим причинам, результат такой же, как если бы copy=True, за исключением некоторых случаев для A, см. раздел Примечания. По умолчанию порядок ‘K’. subok : bool, необязательно Если True, то подклассы будут передаваться, в противном случае возвращаемый массив будет принудительно преобразован в массив базового класса (по умолчанию). ndmin : int, необязательно Устанавливает минимальное количество измерений, которое должен иметь результирующий массив. Единицы будут добавлены в начало формы по мере необходимости для выполнения этого требования.

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 равен ‘A’ и object является массивом ни в порядке ‘C’ ни в порядке ‘F’, и копия принудительно создаётся из-за изменения dtype, то порядок результата не обязательно равен ‘C’, как ожидалось. Это, вероятно, ошибка.

Примеры

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

Преобразование типов:

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

Более одного измерения:

>>> 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]])

Указан тип:

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

Тип данных, состоящий из более чем 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]])