numpy.matrix.view

метод

matrix.view([dtype][, type])

Новый вид массива с теми же данными.

Примечание

Передача None для dtype отличается от пропуска параметра, поскольку первый вызывает dtype(None), что является псевдонимом dtype('float_').

Параметры

dtypedata-type or ndarray sub-class, optional

Дескриптор типа данных возвращаемого вида, например, float32 или int16. Пропуск приводит к тому, что вид будет иметь тот же тип данных, что и a. Этот аргумент также может быть указан как подкласс ndarray, который затем определяет тип возвращаемого объекта (это эквивалентно установлению параметра type).

typePython type, optional

Тип возвращаемого вида, например, ndarray или matrix. Опять же, пропуск параметра 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 повторной интерпретации 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 повторной интерпретации 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 имеет порядок C по сравнению с порядком Fortran, или определен как срез или транспонирование 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 помощью 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 вида 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.])

Изменение вида изменяет базовый массив

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

Использование вида для преобразования массива в recarray:

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

Виды используют общие данные:

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

Виды, изменяющие размер типа данных (байты на запись), обычно следует избегать в массивах, 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')])