Python多维数组之numpy.array

最新推荐文章于 2025-10-15 22:14:36 发布

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#python数组 #numpy.array

本文介绍了Python中使用Numpy包创建多维数组的方法，特别是通过Ndarray对象来实现。 Ndarray的每个元素都有相同的内存块大小，并且具有特定的数据类型（dtype）。数组可以通过numpy.array构造，参数包括数据和dtype。文章还讨论了数组的基本属性，如维度、数据类型、大小和内存占用，并给出了多维数组的示例。

Numpy

Python中多维数组、矩阵主要是通过Numpy包内的Ndarray对象创建。ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块，每个元素是数据类型对象的对象(称为 dtype)。基本的ndarray是使用 NumPy 中的数组函数numpy.array创建的。构造器形式如下：

定义数组

import numpy as np
np.array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)

参数列表

参数	说明
object	任何暴露数组接口方法的对象。例如:list,tuple,array…
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存储序列中对象所需的最小类型。[可选参数]
copy	如果为true（默认），则复制该对象。[可选参数]
order	指定数组的内存布局。’C’:行优先；’F’:列优先；’A’（任意，默认）。[可选参数]
subok	默认情况下，返回的数组被强制为基类数组。如果为true，则返回子类。[可选参数]
ndimin	指定返回数组的最小维数。[可选参数]