numpy.ndarray#

класс numpy.ndarray(shape, dtype=float, buffer=None, смещение=0, strides=None, порядок=None)[источник]#

Объект массива представляет собой многомерный однородный массив элементов фиксированного размера. Связанный объект типа данных описывает формат каждого элемента в массиве (порядок байтов, сколько байтов он занимает в памяти, является ли он целым числом, числом с плавающей запятой, или чем-то ещё, и т.д.)

Массивы должны создаваться с использованием array, zeros или empty (см. раздел See Also ниже). Параметры, указанные здесь, относятся к низкоуровневому методу (ndarray(…)) для создания экземпляра массива.

Для получения дополнительной информации обратитесь к numpy модуль и изучите методы и атрибуты массива.

Параметры:

(для метода __new__; см. примечания ниже)
shapeкортеж целых чисел: Форма создаваемого массива.
dtypeтип данных, опционально: Любой объект, который может быть интерпретирован как тип данных numpy. По умолчанию numpy.float64.
bufferобъект, предоставляющий интерфейс буфера, необязательно: Используется для заполнения массива данными.
смещениеint, необязательный: Смещение данных массива в буфере.
stridesкортеж целых чисел, необязательный: Шаги данных в памяти.
порядок{'C', 'F'}, опционально: Порядок по строкам (C-стиль) или по столбцам (Fortran-стиль).

Смотрите также

array: Создание массива.
zeros: Создать массив, каждый элемент которого равен нулю.
empty: Создать массив, но оставить выделенную память неизменной (т.е. она содержит "мусор").
dtype: Создать тип данных.
numpy.typing.NDArray: Псевдоним ndarray общий относительно его dtype.type.

Примечания

Существует два режима создания массива с использованием __new__:

Если buffer равно None, тогда только shape, dtype, и порядок используются.
Если buffer является объектом, предоставляющим интерфейс буфера, тогда все ключевые слова интерпретируются.

Нет __init__ метод необходим, потому что массив полностью инициализирован после __new__ метод.

Примеры

Эти примеры иллюстрируют низкоуровневый ndarray конструктор. См. Смотрите также раздел выше для более простых способов создания ndarray.

Первый режим, buffer is None:

>>> import numpy as np
>>> np.ndarray(shape=(2,2), dtype=float, order='F')
array([[0.0e+000, 0.0e+000], # random
       [     nan, 2.5e-323]])

Второй режим:

>>> np.ndarray((2,), buffer=np.array([1,2,3]),
...            offset=np.int_().itemsize,
...            dtype=int) # offset = 1*itemsize, i.e. skip first element
array([2, 3])

Атрибуты:

Tndarray: Вид транспонированного массива.
databuffer: Буферный объект Python, указывающий на начало данных массива.
dtypedtype object: Тип данных элементов массива.
flagsdict: Информация о расположении памяти массива.
flatобъект numpy.flatiter: Одномерный итератор по массиву.
imagndarray: Мнимая часть массива.
realndarray: Действительная часть массива.
sizeint: Количество элементов в массиве.
itemsizeint: Длина одного элемента массива в байтах.
nbytesint: Общее количество байтов, потребляемых элементами массива.
ndimint: Количество измерений массива.
shapeкортеж целых чисел: Кортеж размерностей массива.
stridesкортеж целых чисел: Кортеж байтов для шага в каждом измерении при обходе массива.
ctypesctypes объект: Объект для упрощения взаимодействия массива с модулем ctypes.
basendarray: Базовый объект, если память взята из другого объекта.

Методы

`all`([axis, out, keepdims, where])	Возвращает True, если все элементы оцениваются как True.
`any`([axis, out, keepdims, where])	Возвращает True, если любой из элементов a вычисляются как True.
`argmax`([axis, out, keepdims])	Возвращает индексы максимальных значений вдоль заданной оси.
`argmin`([axis, out, keepdims])	Возвращает индексы минимальных значений вдоль заданной оси.
`argpartition`(kth[, axis, kind, order])	Возвращает индексы, которые бы разделили этот массив.
`argsort`([axis, kind, order, stable])	Возвращает индексы, которые отсортировали бы этот массив.
`astype`(dtype[, order, casting, subok, copy])	Копия массива, приведённая к указанному типу.
`byteswap`([inplace])	Поменять байты элементов массива местами
`choose`(choices[, out, mode])	Используйте массив индексов для создания нового массива из набора вариантов.
`clip`([min, max, out])	Возвращает массив, значения которого ограничены `[min, max]`.
`compress`(condition[, axis, out])	Возвращает выбранные срезы этого массива вдоль заданной оси.
`conj`()	Комплексно-сопряженные все элементы.
`conjugate`()	Вернуть комплексно-сопряженное значение поэлементно.
`copy`([order])	Возвращает копию массива.
`cumprod`([axis, dtype, out])	Возвращает кумулятивное произведение элементов вдоль заданной оси.
`cumsum`([axis, dtype, out])	Возвращает кумулятивную сумму элементов вдоль заданной оси.
`diagonal`([offset, axis1, axis2])	Возвращает указанные диагонали.
`dot`(other, /[, out])	См. `numpy.dot` для полной документации.
`dump`(файл)	Сохранить pickle массива в указанный файл.
`dumps`()	Возвращает pickle массива в виде строки.
`fill`(значение)	Заполнить массив скалярным значением.
`flatten`([order])	Возвращает копию массива, сведённую в одно измерение.
`getfield`(dtype[, offset])	Возвращает поле заданного массива как определенный тип.
`item`(*args)	Скопировать элемент массива в стандартный скаляр Python и вернуть его.
`max`([axis, out, keepdims, initial, where])	Возвращает максимум вдоль заданной оси.
`mean`([axis, dtype, out, keepdims, where])	Возвращает среднее значение элементов массива вдоль заданной оси.
`min`([axis, out, keepdims, initial, where])	Возвращает минимум вдоль заданной оси.
`nonzero`()	Возвращает индексы элементов, которые не равны нулю.
`partition`(kth[, axis, kind, order])	Частично сортирует элементы в массиве таким образом, что значение элемента в k-й позиции находится в позиции, в которой оно было бы в отсортированном массиве.
`prod`([axis, dtype, out, keepdims, initial, ...])	Возвращает произведение элементов массива по заданной оси
`put`(indices, values[, mode])	Установить `a.flat[n] = values[n]` для всех `n` в индексах.
`ravel`([order])	Возвращает сглаженный массив.
`repeat`(repeats[, axis])	Повторить элементы массива.
`reshape`(a.reshape)	Возвращает массив с теми же данными, но новой формой.
`resize`(a.resize)	Изменение формы и размера массива на месте.
`round`([decimals, out])	Возвращает a с каждым элементом, округлённым до заданного числа десятичных знаков.
`searchsorted`(v[, side, sorter])	Найти индексы, где элементы v должен быть вставлен в a для сохранения порядка.
`setfield`(val, dtype[, offset])	Поместить значение в указанное место в поле, определённом типом данных.
`setflags`([write, align, uic])	Установить флаги массива WRITEABLE, ALIGNED, WRITEBACKIFCOPY соответственно.
`sort`([axis, kind, order, stable])	Сортировать массив на месте.
`squeeze`([axis])	Удалить оси длиной один из a.
`std`([axis, dtype, out, ddof, keepdims, ...])	Возвращает стандартное отклонение элементов массива вдоль заданной оси.
`sum`([axis, dtype, out, keepdims, initial, where])	Возвращает сумму элементов массива по заданной оси.
`swapaxes`(axis1, axis2, /)	Вернуть представление массива с axis1 и axis2 поменяны местами.
`take`(indices[, axis, out, mode])	Возвращает массив, сформированный из элементов a по заданным индексам.
`to_device`(device, /, *[, stream])	Для совместимости с Array API.
`tobytes`([order])	Создать байты Python, содержащие необработанные байты данных в массиве.
`tofile`(fid, /[, sep, format])	Запись массива в файл как текст или двоичный (по умолчанию).
`tolist`()	Вернуть массив как `a.ndim`-уровневый вложенный список скаляров Python.
`trace`([offset, axis1, axis2, dtype, out])	Возвращает сумму по диагоналям массива.
`transpose`(*axes)	Возвращает представление массива с переставленными осями.
`var`([axis, dtype, out, ddof, keepdims, ...])	Возвращает дисперсию элементов массива вдоль заданной оси.
`view`([dtype][, type])	Новое представление массива с теми же данными.