Numpyの使用(1)

基本的なndarrayは、NumPyの配列関数を使用して作成されます.array(object,dtype=None,copy=True,order=‘K’,subok=False,ndmin=0)
名前
パラメータの意味
object
配列インタフェースの任意のオブジェクトを公開します.array__メソッドは、配列のオブジェクト、または任意の(ネストされた)シーケンスを返します.
dtype
配列に必要なデータ型.指定されていない場合、タイプはシーケンス内のオブジェクトを保持するために必要な最小タイプとして決定されます.このパラメータはupcast配列でのみ使用できます.ダウンコンバートの場合は、を使用します.astype(t)メソッド.
copy
true(デフォルト)の場合、オブジェクトがコピーされます.そうでなければ、_array__コピーを返します.objがネストされたシーケンスであるか、他の要件(dtype、シーケンスなど)を満たすためにコピーが必要な場合にコピーが行われます.
orde
{‘K’,‘A’,‘C’,‘F’}は、アレイのメモリレイアウトをオプションで指定できます.objectが配列でない場合、新しく作成された配列は、‘F’が指定されていない限り、C順(行メイン)に並べられます.この場合、Fortran順(専門列)が使用されます.objectが配列である場合、以下が成立します.
subok
copy=Falseが他の理由でコピーされた場合、結果copy=TrueはAの例外と同じになります.「コメント」セクションを参照してください.デフォルトの順序はKです
ndmin
int、オプションで結果配列が持つべき最小次元数を指定します.必要に応じて、必要に応じて形状を予め設定します.
1、一次元配列の作成

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

2、二次元配列の作成

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

3、3 D配列の作成

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

4、Ndarray共通属性
ndarray.—
意味
ndarray.shape
ndarray.shapeは配列次元を含む元祖を返します
ndarray.dtype
配列要素のタイプを返します
ndarray.ndim
配列の次元数を返します
ndarray.size
配列内の要素の数を返します.
*ndarray.itemsize
配列内の各要素のバイト単位の長さを返します.
*ndarray.nbytes
配列内のすべてのバイト長を返します
Pythonリストとは異なり、NumPyは配列に同じタイプのデータを含まなければならない.タイプが一致しない場合、NumPyはアップコンバートされます(可能な場合).