numpy.array

numpy.array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0, like=None)

Создать массив.

Параметры

objectarray_like

Массив, любой объект, экспонирующий интерфейс массива, объект, чья метод __array__ возвращает массив, или любая (вложенная) последовательность.

dtypedata-type, optional

Желаемый тип данных для массива. Если не указан, тип будет определён как минимально необходимый тип для хранения объектов в последовательности.

copybool, optional

Если True (по умолчанию), объект копируется. В противном случае копия будет сделана только если __array__ возвращает копию, если obj — вложенная последовательность, или если копия необходима для удовлетворения других требований (dtype, order, и т.д.).

order{‘K’, ‘A’, ‘C’, ‘F’}, optional

Указывает порядок расположения элементов в памяти массива. Если object не является массивом, вновь созданный массив будет в порядке C (строчный), если не указано 'F', в противном случае в порядке Fortran (столбцовый). Если object является массивом, действует следующее.

order	no copy	copy=True
‘K’	без изменений	F и C порядок сохранены, в противном случае наиболее похожий порядок
‘A’	без изменений	F порядок, если вход F и не C, иначе C порядок
‘C’	C порядок	C порядок
‘F’	F порядок	F порядок

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 order — ‘K’.

subokbool, optional

Если True, подклассы будут переданы, иначе возвращаемый массив будет принудительно преобразован в массив базового класса (по умолчанию).

ndminint, optional

Указывает минимальное количество измерений, которые должен иметь результирующий массив. Единицы будут добавлены к форме по мере необходимости, чтобы удовлетворить этому требованию.

likearray_like

Ссылка на объект, позволяющая создавать массивы, которые не являются массивами NumPy. Если в качестве like передаётся похожий на массив объект, поддерживающий протокол __array_function__, результат будет определяться им. В этом случае гарантируется создание объекта массива, совместимого с переданным объектом.

Примечание

Ключевое слово like — экспериментальная функция, ожидающая принятия NEP 35.

Новое в версии 1.20.0.

Возвращает

outndarray

Объект массива, удовлетворяющий заданным требованиям.

См. также

empty_like

Возвращает пустой массив с формой и типом входных данных.

ones_like

Возвращает массив единиц с формой и типом входных данных.

zeros_like

Возвращает массив нулей с формой и типом входных данных.

full_like

Возвращает новый массив с формой входных данных, заполненный значением.

empty

Возвращает новый неинициализированный массив.

ones

Возвращает новый массив со значениями, установленным равными единице.

zeros

Возвращает новый массив со значениями, установленным равными нулю.

full

Возвращает новый массив заданной формы, заполненный значением.

Примечания

Когда order — ‘A’ и object является массивом ни в 'C' ни в 'F' порядке, и копия принудительно создаётся из-за изменения типа, то порядок результата не обязательно 'C', как ожидалось. Вероятно, это 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]])

Указанный 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]])