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, чей метод __array__ возвращает массив, или любое (вложенное) последовательность.

dtypeтип данных, необязательно

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

copybool, необязательно

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

order{‘K’, ‘A’, ‘C’, ‘F’}, необязательно

Укажите расположение памяти в массиве. Если object не является массивом, новый созданный массив будет в порядке C (строка-главное), если не указан ‘F’, в этом случае он будет в порядке Fortran (столбец-главный). Если object является массивом, то действует следующее.

order	без копирования	copy=True
‘K’	без изменений	сохранение порядка F и C, иначе наиболее похожий порядок
‘A’	без изменений	порядок F, если вход F и не C, иначе порядок C
‘C’	порядок C	порядок C
‘F’	порядок F	порядок F

Когда copy=False и копия создается по другим причинам, результат тот же, что и если copy=True, с некоторыми исключениями для ‘A’, см. раздел Примечания. По умолчанию порядок ‘K’.

subokbool, необязательно

Если True, подклассы будут передаваться, в противном случае возвращаемый массив будет принудительно преобразован в массив базового класса (по умолчанию).

ndminint, необязательно

Указывает минимальное количество измерений, которые должен иметь результирующий массив. Единицы будут добавлены в форму, по мере необходимости, для соответствия этому требованию.

likearray_like

Объект ссылки для создания массивов, которые не являются массивами NumPy. Если массив-подобный передан как like поддерживает протокол __array_function__, результат будет определен им. В этом случае он гарантирует создание объекта массива, совместимого с переданным через этот аргумент.

Новое в версии 1.20.0.

Возвращает

outndarray

Объект массива, удовлетворяющий указанным 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, заполненных значением.

empty

Возвращает новый неинициализированный массив.

ones

Возвращает новый массив, устанавливая значения в единицу.

zeros

Возвращает новый массив, устанавливая значения в ноль.

full

Возвращает новый массив заданной формы, заполненный значением.

Примечания

Когда order ‘A’ и object является массивом ни в порядке ‘C’, ни в порядке ‘F’, и копия принудительно создается из-за изменения типа данных, то порядок результата необязательно ‘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.])

Больше 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]])

Указан тип данных:

>>> 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]])