NumPyNdarray对象

NumPy中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的N维数组类型，它描述了相同类型的元素的集合，可以使用从零开始的索引来访问集合中的元素。

ndarray中的每一项都占用相同大小的内存块，ndarray中的每个元素都是数据类型 (称为 dtype )的对象 。

下图显示了ndarray，数据类型 (dtype)和数组标量类型之间的关系-

ndarray类的实例可以通过本教程后面介绍的不同的数组创建，如下所示-

numpy.array 

它从任何公开数组接口的对象或任何返回数组的方法创建一个ndarray。

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

上面的构造函数采用以下参数-

Sr.No.	Parameter & 描述
1	Object 任何公开数组接口方法的对象都将返回一个数组或任何(嵌套的)序列。
2	dtype 数组的所需数据类型，可选
3	copy 可选的。默认情况下(true)，复制对象 无涯教程网
4	order C(行)或F(列)或A(any)(默认值)
5	subok 默认情况下，返回的数组强制为基类数组。
6	ndmin 指定结果数组的最小维度

请看以下示例以更好地理解。

例子1

import numpy as np 
a = np.array([1,2,3]) 
print a

输出如下-

[1, 2, 3]

例子2

# more than one dimensions 
import numpy as np 
a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 
print a

输出如下-

[[1, 2] 
 [3, 4]]

例子3

# minimum dimensions 
import numpy as np 
a = np.array([1, 2, 3,4,5], ndmin = 2) 
print a

输出如下-

[[1, 2, 3, 4, 5]]

例子4

# 数据类型参数
import numpy as np 
a = np.array([1, 2, 3], dtype = complex) 
print a

输出如下-

[ 1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j]

映射到内存块中某个位置的索引方案。