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, размер в памяти, является ли он целым числом, числом с плавающей точкой или чем-то другим и т. д.).

Массивы должны создаваться с помощью 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 неизменённой (т. е. она содержит «мусор»).

dtype

Создать тип данных.

Примечания

Существует два способа создания массива с помощью __new__:

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

Метод __init__ не требуется, так как массив полностью инициализируется после метода __new__.

Примеры

Эти примеры иллюстрируют конструктор ndarray низкого уровня. Более простые способы создания ndarray см. в разделе See Also выше.

Первый способ, buffer равно None:

>>> np.ndarray(shape=(2,2), dtype=float, order='F')
array([[0.0e+000, 0.0e+000], # random
       [     nan, 2.5e-323]])

Второй способ:

>>> 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 Транспонированный массив. data : buffer Объект буфера Python, указывающий на начало данных массива. dtype : dtype object Тип данных элементов массива. flags : dict Информация о расположении данных в памяти массива. flat : numpy.flatiter object Итератор по массиву. 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, занимаемых элементами массива. ndim : int Количество измерений массива. shape : tuple of ints Кортеж измерений массива. strides : tuple of ints Кортеж байтов для шага 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 вдоль заданной оси.
argmin([axis, out])	Возвращает индексы минимальных значений вдоль заданной оси массива a.
argpartition(kth[, axis, kind, order])	Возвращает индексы, которые разделяют этот массив.
argsort([axis, kind, order])	Возвращает индексы, которые отсортируют этот массив.
astype(dtype[, order, casting, subok, copy])	Копия массива, преобразованная 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 вдоль заданной оси.
conj()	Комплексно-сопряжённые все элементы.
conjugate()	Возвращает комплексно-сопряжённые значения, поэлементно.
copy([order])	Возвращает копию массива.
cumprod([axis, dtype, out])	Возвращает кумулятивное произведение элементов вдоль заданной оси.
cumsum([axis, dtype, out])	Возвращает кумулятивную сумму элементов вдоль 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 данного массива как определённого типа.
item(*args)	Копирует элемент массива в стандартный скалярный тип Python и возвращает его.
itemset(*args)	Вставляет скаляр в массив (скаляр приводится к типу массива, если это возможно).
max([axis, out, keepdims, initial, where])	Возвращает максимальное значение вдоль заданной оси.
mean([axis, dtype, out, keepdims])	Возвращает среднее значение элементов массива вдоль заданной оси.
min([axis, out, keepdims, initial, where])	Возвращает минимальное значение вдоль заданной оси.
newbyteorder([new_order])	Возвращает массив с теми же данными, но с другим порядком байтов.
nonzero()	Возвращает индексы элементов, отличных от нуля.
partition(kth[, axis, kind, order])	Переупорядочивает элементы массива таким образом, что значение элемента в позиции kth находится в той позиции, в которой оно находилось бы в отсортированном массиве.
prod([axis, dtype, out, keepdims, initial, …])	Возвращает произведение элементов массива по заданной оси.
ptp([axis, out, keepdims])	Разность максимального и минимального значений (пик-к-пик) вдоль заданной оси.
put(indices, values[, mode])	Устанавливает a.flat[n] = values[n] для всех n в indices.
ravel([order])	Возвращает сплющенный массив.
repeat(repeats[, axis])	Повторяет элементы массива.
reshape(shape[, order])	Возвращает массив, содержащий те же данные с новой формой.
resize(new_shape[, refcheck])	Изменяет форму и размер массива на месте.
round([decimals, out])	Возвращает a с каждым элементом, округлённым до заданного числа десятичных знаков.
searchsorted(v[, side, sorter])	Находит индексы, куда следует вставить элементы из v, чтобы сохранить порядок.
setfield(val, dtype[, offset])	Размещает значение в указанном месте в поле, определённом 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 массива a.
std([axis, dtype, out, ddof, keepdims])	Возвращает стандартное отклонение элементов массива вдоль заданной оси.
sum([axis, dtype, out, keepdims, initial, where])	Возвращает сумму элементов массива вдоль 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])	Построить Python-байты, содержащие сырые байты данных в массиве.
tofile(fid[, sep, format])	Записать массив в файл как текст или двоичные данные (по умолчанию).
tolist()	Возвращает массив как a.ndim-уровневый вложенный список Python-скаляров.
tostring([order])	Построить 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 вдоль заданной оси.
view([dtype, type])	Новое представление массива с теми же данными.