NumPy-Ndarrayオブジェクト

NumPyで定義される最も重要なオブジェクトは、ndarrayと呼ばれるN次元配列タイプです.同じタイプの要素の集合を記述します.ゼロベースのインデックスを使用して、コレクション内のアイテムにアクセスできます.
ndarrayの各要素は、メモリに同じサイズのブロックを使用します.ndarrayの各要素は、データ型オブジェクトのオブジェクト(dtypeと呼ばれる)である.ndarrayオブジェクトから抽出された任意の要素(スライスによる)は、配列スカラータイプのPythonオブジェクトによって表される.
基本的なndarrayは、以下に示すように、NumPyの配列関数を使用して作成されます.
numpy.array
配列インタフェースを露出したオブジェクトから、または配列を返す任意の方法からndarrayを作成します.
numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
上のコンストラクタでは、次のパラメータを使用できます.
シーケンス番号
パラメータと説明
1
object配列インタフェースメソッドを露出したオブジェクトは、配列またはネストされたシーケンスを返します.
2
dtype配列の必要なデータ型は、オプションです.
3
copyはオプションで、デフォルトはtrueで、オブジェクトがコピーされているかどうかです.
4
order C(行別)、F(列別)、またはA(任意、デフォルト).
5
subokのデフォルトでは、返される配列はベースクラス配列に強制されます.trueの場合、サブクラスが返されます.
6
ndiminは、配列を返す最小次元数を指定します.
次の例を見て、もっとよく理解してください.
例1

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

    ：
[1, 2, 3]

例2

         
import numpy as np 
a = np.array([[1,  2],  [3,  4]])  
print a

    ：
[[1, 2] 
 [3, 4]]

例3

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

    ：
[[1, 2, 3, 4, 5]]

例4

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

    ：
[ 1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j]

ndarrayオブジェクトは、各要素をメモリブロック内の位置にマッピングするインデックススキームを有するコンピュータメモリ内の1次元連続領域から構成されます.メモリブロックは、行(Cスタイル)または列(FORTRANまたはMatLabスタイル)で要素を保存します.