numpy(1)-numpy.ndarray

lass numpy.ndarray(shape, dtype=float, buffer=None, offset=0, strides=None, order=None)

数组对象表示由固定大小的项目组成的多维同构数组。关联的数据类型对象描述数组中每个元素的格式(字节顺序、占用内存的字节数、它是整数、浮点数还是其他什么，等等)。
数组应该使用数组、零或空来构造(参见下面的部分)。这里给出的参数指的是用于实例化数组的低级方法(ndarray(…))。

Parameters:
(for the new method; see Notes below)
shape : tuple of ints
Shape of created array.

dtype : data-type, optional
Any object that can be interpreted as a numpy data type.

buffer : object exposing buffer interface, optional
Used to fill the array with data.

offset : int, optional
Offset of array data in buffer.

strides : tuple of ints, optional
Strides of data in memory.
内存中的数据步长。

order : {‘C’, ‘F’}, optional
Row-major (C-style) or column-major (Fortran-style) order.

numpy.array
Construct an array.
numpy.zeros
Create an array, each element of which is zero.
numpy.empty
Create an array, but leave its allocated memory unchanged (i.e., it contains “garbage”).
numpy.dtype
Create a data-type.

不指定buffer，将随机生成

np.ndarray(shape=(2,2), dtype=float, order='F')
Out[5]:
array([[1.16530247e-311, 9.29359819e-315],[5.03946959e-322, 1.16536144e-311]])

指定buffer，则依据数组生成，offset表示从buffer的什么位置开始生成

import numpy as npa=np.ndarray((2,), buffer=np.array([1,2,3]),offset=np.int_().itemsize,dtype=int)
print(a)a=np.ndarray((3,), buffer=np.array([1,2,3,4,5,6]),offset=np.int_().itemsize*2,dtype=int)
print(a)

[2 3]
[3 4 5]

[-5,0]之间

5 * np.random.random_sample((3, 2)) - 5
array([[-3.99149989, -0.52338984],[-2.99091858, -0.79479508],[-1.23204345, -1.75224494]])

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