Numpy的使用（1）

基本的 ndarray 是使用 NumPy 中的数组函数创建的，如下所示：
array(object, dtype=None, copy=True, order=‘K’, subok=False, ndmin=0)

名称	参数意义
object	公开数组接口的任何对象，__array__方法返回数组的对象，或任何（嵌套）序列。
dtype	数组所需的数据类型。如果没有给出，那么类型将被确定为保持序列中的对象所需的最小类型。此参数只能用于“upcast”数组。对于向下转换，请使用.astype(t)方法。
copy	如果为true（默认值），则复制对象。否则，只有当__array__返回副本，obj是嵌套序列，或者需要副本来满足任何其他要求（dtype，顺序等）时，才会进行复制。
orde	{‘K’，‘A’，‘C’，‘F’}，可选指定阵列的内存布局。如果object不是数组，则新创建的数组将按C顺序排列（行主要），除非指定了’F’，在这种情况下，它将采用Fortran顺序（专业列）。如果object是一个数组，则以下成立。
subok	当copy=False出于其他原因而复制时，结果copy=True与对A的一些例外情况相同，请参阅“注释”部分。默认顺序为“K”
ndmin	int，可选指定结果数组应具有的最小维数。根据需要，将根据需要预先设置形状。

1、创建一维数组

arr1 = np.array([3, 5, 0.7, -4, 6.2, 0])
arr1

2、创建二维数组

arr2 = np.array([[5,6,7,8,19],[4,3,2,1,0]])
arr2

3、创建三维数组

arr3 = np.array(range(5),ndmin=3)

4、Ndarray常用属性

ndarray.—	意义
ndarray.shape	ndarray.shape 返回一个包含数组维度的元祖
ndarray.dtype	返回数组元素的类型
ndarray.ndim	返回数组的维数
ndarray.size	返回数组中元素的个数
*ndarray.itemsize	返回数组中每个元素的字节单位长度
*ndarray.nbytes	返回数组中的所有字节长度

不同于 Python 列表，NumPy 要求数组必须包含同一类型的数据。如果类型不匹配，NumPy 将会向上转换（如果可行）。

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Numpy的使用（1）

1、创建一维数组

2、创建二维数组

3、创建三维数组

4、Ndarray常用属性

不同于 Python 列表，NumPy 要求数组必须包含同一类型的数据。如果类型不匹配，NumPy 将会向上转换（如果可行）。

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