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. Связанный с ним объект типа данных описывает формат каждого элемента массива (его порядок байтов, сколько байтов он занимает в памяти, является ли он целым числом, числом с плавающей точкой или чем-то ещё и т. д.).

Массивы следует создавать с помощью array, zeros или empty (см. раздел «См. также» ниже). Параметры, указанные здесь, относятся к низкоуровневому методу (ndarray(…)) для создания массива.

Для получения дополнительной информации обратитесь к модулю numpy и изучите методы и атрибуты массива.

Параметры

(для метода __new__; см. Примечания ниже)

shapetuple of ints

Форма создаваемого массива.

dtypedata-type, optional

Любой объект, который может быть интерпретирован как тип данных numpy.

bufferobject exposing buffer interface, optional

Используется для заполнения массива данными.

offsetint, optional

Смещение данных массива в буфере.

stridestuple 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 помощью __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, так как массив полностью инициализируется после метода __new__.

Примеры

Эти примеры иллюстрируют низкоуровневый конструктор ndarray. Для более простых способов создания ndarray обратитесь к разделу See Also выше.

Первый режим, 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 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

Tndarray

Транспонированный массив.

databuffer

Объект буфера Python, указывающий на начало данных массива.

dtypedtype object

Тип данных элементов массива.

flagsdict

Информация о расположении данных в памяти массива.

flatnumpy.flatiter object

Итератор по массиву в одномерном виде.

imagndarray

Мнимая часть массива.

realndarray

Вещественная часть массива.

sizeint

Количество элементов в массиве.

itemsizeint

Длина одного элемента массива в байтах.

nbytesint

Общее количество байтов, используемых элементами массива.

ndimint

Количество измерений массива.

shapetuple of ints

Кортеж размеров массива.

stridestuple of ints

Кортеж байтов для шага в каждом измерении при обходе массива.

ctypesctypes object

Объект для упрощения взаимодействия массива с модулем ctypes.

basendarray

Базовый объект, если память взята из другого объекта.

Методы

all([axis, out, keepdims, where])	Возвращает True, если все элементы равны True.
any([axis, out, keepdims, where])	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.
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])	Перестановка байтов элементов массива
choose(choices[, out, mode])	Используйте массив индексов для создания 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-сопряжённое значение, поэлементно.
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 заданные 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 скаляр 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 по заданной оси.
mean([axis, dtype, out, keepdims, where])	Возвращает среднее значение элементов массива по заданной оси.
min([axis, out, keepdims, initial, where])	Возвращает минимальное значение по 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 в массиве таким образом, что значение элемента в позиции kth находится в 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])	Пиковое значение (максимум - минимум) по заданной оси.
put(indices, values[, mode])	Устанавливает a.flat[n] = values[n] для всех n в индексах.
ravel([order])	Возвращает сплющеный массив.
repeat(repeats[, axis])	Повторяет элементы массива.
reshape(shape[, order])	Возвращает массив с теми же данными, но новой формой.
resize(new_shape[, refcheck])	Изменение формы и размера массива на месте.
round([decimals, out])	Возвращает a с каждым элементом, округлённым до заданного числа десятичных знаков.
searchsorted(v[, side, sorter])	Находит индексы, куда нужно вставить элементы v в массив a, чтобы сохранить порядок.
setfield(val, dtype[, offset])	Поместите значение в указанное место в поле, определённом типом данных.
setflags([write, align, uic])	Установить флаги массива WRITEABLE, ALIGNED, (WRITEBACKIFCOPY и UPDATEIFCOPY), соответственно.
sort([axis, kind, order])	Сортирует массив на месте.
squeeze([axis])	Удалить оси длиной один из a.
std([axis, dtype, out, ddof, keepdims, where])	Возвращает стандартное отклонение элементов массива по заданной оси.
sum([axis, dtype, out, keepdims, initial, where])	Возвращает сумму элементов массива по заданной оси.

swapaxes(axis1, axis2)	Возвращает представление массива с axis1 и axis2 поменяными местами.
take(indices[, axis, out, mode])	Возвращает массив, образованный из элементов a по заданным индексам.
tobytes([order])	Создаёт Python-строку байтов, содержащих сырые данные массива.
tofile(fid[, sep, format])	Записывает массив в файл как текст или двоичные данные (по умолчанию).
tolist()	Возвращает массив в виде вложенного списка Python-скаляров глубиной a.ndim.
tostring([order])	Совместимый псевдоним для tobytes с точно таким же поведением.
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, where])	Возвращает дисперсию элементов массива вдоль заданной оси.
view([dtype][, type])	Новое представление массива с теми же данными.