numpy.ndarray.view

метод

ndarray.view(dtype=None, type=None)

Новый вид массива с теми же данными.

Параметры

dtypedata-type or ndarray sub-class, optional

Описание типа данных возвращаемого вида, например, float32 или int16. Значение по умолчанию, None, приводит к тому, что вид имеет тот же тип данных, что и a. Этот аргумент также может быть указан как подкласс ndarray, который затем определяет тип возвращаемого объекта (это эквивалентно установке параметра type).

typePython type, optional

Тип возвращаемого вида, например, ndarray или matrix. Опять же, значение по умолчанию None приводит к сохранению типа.

Примечания

a.view() используется двумя разными способами:

a.view(some_dtype) или a.view(dtype=some_dtype) создают вид памяти массива с другим типом данных. Это может привести к переинтерпретации байтов памяти.

a.view(ndarray_subclass) или a.view(type=ndarray_subclass) просто возвращают экземпляр ndarray_subclass , который смотрит на тот же массив (такая же форма, тип данных и т. д.). Это не приводит к переинтерпретации памяти.

Для a.view(some_dtype), если some_dtype имеет другое количество байтов на запись, чем предыдущий тип данных (например, преобразование обычного массива в структурированный массив), то поведение вида нельзя предсказать только по внешнему виду a (показанному print(a)). Это также зависит от того, как a хранится в памяти. Поэтому, если a упорядочен по C или по Fortran, определен как срез или транспонирован и т. д., вид может давать разные результаты.

Примеры

>>> x = np.array([(1, 2)], dtype=[('a', np.int8), ('b', np.int8)])

Просмотр данных массива с использованием другого типа и типа данных:

>>> y = x.view(dtype=np.int16, type=np.matrix)
>>> y
matrix([[513]], dtype=int16)
>>> print(type(y))
<class 'numpy.matrix'>

Создание представления структурированного массива, чтобы его можно было использовать в расчетах

>>> x = np.array([(1, 2),(3,4)], dtype=[('a', np.int8), ('b', np.int8)])
>>> xv = x.view(dtype=np.int8).reshape(-1,2)
>>> xv
array([[1, 2],
       [3, 4]], dtype=int8)
>>> xv.mean(0)
array([2.,  3.])

Внесение изменений в представление изменяет исходный массив

>>> xv[0,1] = 20
>>> x
array([(1, 20), (3,  4)], dtype=[('a', 'i1'), ('b', 'i1')])

Использование представления для преобразования массива в recarray:

>>> z = x.view(np.recarray)
>>> z.a
array([1, 3], dtype=int8)

Представления разделяют данные:

>>> x[0] = (9, 10)
>>> z[0]
(9, 10)

Представления, которые изменяют размер типа данных (байты на запись), обычно следует избегать для массивов, определенных срезами, транспонированием, порядком Fortran и т. д.:

>>> x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype=np.int16)
>>> y = x[:, 0:2]
>>> y
array([[1, 2],
       [4, 5]], dtype=int16)
>>> y.view(dtype=[('width', np.int16), ('length', np.int16)])
Traceback (most recent call last):
    ...
ValueError: To change to a dtype of a different size, the array must be C-contiguous
>>> z = y.copy()
>>> z.view(dtype=[('width', np.int16), ('length', np.int16)])
array([[(1, 2)],
       [(4, 5)]], dtype=[('width', '<i2'), ('length', '<i2')])