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 будет определен как минимальный тип, необходимый для хранения объектов в последовательности. Этот аргумент может использоваться только для «расширения» типа массива. Для сужения используйте метод .astype(t). copy : bool, необязательно Если True (по умолчанию), 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 Указывает расположение памяти массива. Если object не является массивом, созданный массив будет в порядке C (строка-главная), если не указан ‘F’, в противном случае он будет в порядке Fortran (столбец-главный). Если object является массивом, то выполняется следующее. order без копирования copy=True ‘K’ без изменений Порядок F и C сохранен, в противном случае используется наиболее похожий порядок ‘A’ без изменений Порядок F, если входной массив F и не C, в противном случае порядок C ‘C’ Порядок C Порядок C ‘F’ Порядок F Порядок F Когда copy=False и копия создается по другим причинам, результат совпадает с тем, как если бы copy=True, за исключением некоторых исключений для A, см. раздел Примечания. По умолчанию order = ‘K’. subok : bool, необязательно Если True, подклассы передаются, в противном случае возвращаемый массив будет принудительно преобразован в массив базового класса (по умолчанию). ndmin : int, необязательно Устанавливает минимальное количество измерений, которое должен иметь результат массива. Единицы добавляются к форме по мере необходимости, чтобы выполнить это требование.

Возвращает:

out : ndarray Объект массива, удовлетворяющий заданным требованиям.

См. также

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

Примечания

Когда order = ‘A’ и object является массивом, не имеющим ни порядка ‘C’, ни порядка ‘F’, и копия принудительно создается из-за изменения типа данных, то порядок результата не обязательно является ‘C’, как ожидалось. Это, вероятно, ошибка.

Примеры

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

Расширение типа:

>>> 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 число измерений 2:

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

Указанный тип данных:

>>> 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]])