numpy.ndarray

class numpy.ndarray(shape, dtype=float, buffer=None, offset=0, strides=None, order=None) [source]

Массив представляет собой многомерный, однородный массив элементов фиксированного размера. Соответствующий объект типа данных описывает формат каждого элемента массива (его порядок байтов, количество байтов, занимаемых в памяти, является ли он целым числом, числом с плавающей точкой или чем-то другим и т. д.).

Массивы должны быть созданы с использованием array, zeros или empty (см. раздел «См. также» ниже). Параметры, указанные здесь, относятся к методу низкого уровня (ndarray(…)) для создания массива.

Дополнительную информацию см. в модуле numpy и изучите методы и атрибуты массива.

Параметры:

(для метода __new__; см. Примечания ниже) shape : tuple of ints Форма создаваемого массива. dtype : data-type, optional Любой объект, который может быть интерпретирован как тип данных numpy. buffer : object exposing buffer interface, optional Используется для заполнения массива данными. offset : int, optional Смещение данных массива в буфере. strides : tuple of ints, optional Шаги данных в памяти. order : {‘C’, ‘F’}, optional Порядок строк (стиль C) или столбцов (стиль Fortran).

См. также

array

Создать массив.

zeros

Создать массив, каждый элемент которого равен нулю.

empty

Создать массив, но оставить его выделенную память неизменной (т. е. она содержит «мусор»).

dtype

Создать тип данных.

Примечания

Существует два режима создания массива с использованием __new__:

1. Если buffer равно None, то используются только shape, dtype и order.
2. Если buffer — это объект, предоставляющий интерфейс буфера, то все ключевые слова интерпретируются.

Метод __init__ не нужен, потому что массив полностью инициализируется после метода __new__.

Примеры

Эти примеры иллюстрируют конструктор ndarray низкого уровня. Для более простых способов создания ndarray см. раздел See Also выше.

Первый режим, buffer равно None:

>>> np.ndarray(shape=(2,2), dtype=float, order='F')
array([[ -1.13698227e+002,   4.25087011e-303],
       [  2.88528414e-306,   3.27025015e-309]])         #random

Второй режим:

>>> np.ndarray((2,), buffer=np.array([1,2,3]),
...            offset=np.int_().itemsize,
...            dtype=int) # offset = 1*itemsize, i.e. skip first element
array([2, 3])

Атрибуты:

T : ndarray То же, что и self.transpose(), за исключением того, что self возвращается, если self.ndim < 2. data : buffer Объект буфера Python, указывающий на начало данных массива. dtype : dtype object Тип данных элементов массива. flags : dict Информация о расположении данных массива в памяти. flat : numpy.flatiter object Итератор по массиву в 1D. imag : ndarray Мнимая часть массива. real : ndarray Действительная часть массива. size : int Количество элементов в массиве. itemsize : int Длина одного элемента массива в байтах. nbytes : int Общее количество байтов, потребляемых элементами массива. ndim : int Количество измерений массива. shape : tuple of ints Кортеж размеров массива. strides : tuple of ints Кортеж байтов, которые необходимо пропустить в каждом измерении при обходе массива. ctypes : ctypes object Объект для упрощения взаимодействия массива с модулем ctypes. base : ndarray Базовый объект, если память взята из другого объекта.

Методы

all([axis, out, keepdims])	Возвращает True, если все элементы равны True.
any([axis, out, keepdims])	Возвращает True, если любой из элементов a равен True.
argmax([axis, out])	Возвращает индексы максимальных значений по заданной оси.
argmin([axis, out])	Возвращает индексы минимальных значений по заданной оси массива a.
argpartition(kth[, axis, kind, order])	Возвращает индексы, которые бы разделили этот массив.
argsort([axis, kind, order])	Возвращает индексы, которые бы отсортировали этот массив.
astype(dtype[, order, casting, subok, copy])	Копия массива, преобразованного к указанному типу.
byteswap([inplace])	Меняет байты элементов массива.
choose(choices[, out, mode])	Использует массив индексов для построения нового массива из набора вариантов.
clip([min, max, out])	Возвращает массив, значения которого ограничены [min, max].
compress(condition[, axis, out])	Возвращает выбранные срезы этого массива по заданной оси.
conj()	Комплексно сопряженные все элементы.
conjugate()	Возвращает комплексно сопряжённые элементы.
copy([order])	Возвращает копию массива.
cumprod([axis, dtype, out])	Возвращает кумулятивное произведение элементов по заданной оси.
cumsum([axis, dtype, out])	Возвращает кумулятивную сумму элементов по заданной оси.
diagonal([offset, axis1, axis2])	Возвращает указанные диагонали.
dot(b[, out])	Скалярное произведение двух массивов.
dump(file)	Сохраняет пикл массива в указанный файл.
dumps()	Возвращает пикл массива в виде строки.
fill(value)	Заполняет массив скалярным значением.
flatten([order])	Возвращает копию массива, сжатого в одно измерение.
getfield(dtype[, offset])	Возвращает поле заданного массива как определённого типа.
item(*args)	Копирует элемент массива в стандартный Python скаляр и возвращает его.
itemset(*args)	Вставляет скаляр в массив (скаляр приводится к типу массива, если это возможно).
max([axis, out, keepdims])	Возвращает максимальное значение по заданной оси.
mean([axis, dtype, out, keepdims])	Возвращает среднее значение элементов массива по заданной оси.
min([axis, out, keepdims])	Возвращает минимальное значение по заданной оси.
newbyteorder([new_order])	Возвращает массив с теми же данными, но с другим порядком байтов.
nonzero()	Возвращает индексы ненулевых элементов.
partition(kth[, axis, kind, order])	Переупорядочивает элементы массива таким образом, что значение элемента в позиции kth находится в позиции, в которой оно было бы в отсортированном массиве.
prod([axis, dtype, out, keepdims])	Возвращает произведение элементов массива по заданной оси.
ptp([axis, out, keepdims])	Значение от пика до пика (максимум - минимум) по заданной оси.
put(indices, values[, mode])	Устанавливает a.flat[n] = values[n] для всех n в индексах.
ravel([order])	Возвращает сглаженный массив.
repeat(repeats[, axis])	Повторяет элементы массива.
reshape(shape[, order])	Возвращает массив с теми же данными, но с новой формой.
resize(new_shape[, refcheck])	Изменяет форму и размер массива на месте.
round([decimals, out])	Возвращает a с каждым элементом, округленным до заданного числа десятичных знаков.
searchsorted(v[, side, sorter])	Находит индексы, куда элементы v должны быть вставлены, чтобы сохранить порядок.
setfield(val, dtype[, offset])	Помещает значение в указанное место в поле, определённое типом данных.
setflags([write, align, uic])	Устанавливает флаги массива WRITEABLE, ALIGNED, (WRITEBACKIFCOPY и UPDATEIFCOPY) соответственно.
sort([axis, kind, order])	Сортирует массив на месте.
squeeze([axis])	Удаляет одномерные записи из формы a.
std([axis, dtype, out, ddof, keepdims])	Возвращает стандартное отклонение элементов массива по заданной оси.
sum([axis, dtype, out, keepdims])	Возвращает сумму элементов массива по заданной оси.
swapaxes(axis1, axis2)	Возвращает представление массива с осями axis1 и axis2 поменявшими местами.
take(indices[, axis, out, mode])	Возвращает массив, образованный из элементов a по заданным индексам.

tobytes([order])	Создать Python-байты, содержащие сырые байты данных в массиве.
tofile(fid[, sep, format])	Записать массив в файл как текст или бинарно (по умолчанию).
tolist()	Возвращает массив как (возможно, вложенный) список.
tostring([order])	Создать Python-байты, содержащие сырые байты данных в массиве.
trace([offset, axis1, axis2, dtype, out])	Возвращает сумму по диагоналям массива.
transpose(*axes)	Возвращает представление массива с переставленными осями.
var([axis, dtype, out, ddof, keepdims])	Возвращает дисперсию элементов массива по заданной оси.
view([dtype, type])	Новое представление массива с теми же данными.