Matricea multidimensională omogenă este obiectul principal al NumPy . Este practic un tabel de elemente care sunt toate de același tip și indexate de un tuplu de numere întregi pozitive. Dimensiunile sunt numite axe în NumPy.
imagini de reducere
Clasa matrice a NumPy este cunoscută ca ndarray sau matrice de alias . Numpy.array nu este același cu clasa standard de bibliotecă Python matrice.matrice . Array.array gestionează numai matrice unidimensionale și oferă mai puține funcționalități.
Sintaxă
numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)
Parametrii
Există următorii parametri în funcția numpy.array().
1) obiect: array_like
Orice obiect, care expune o interfață matrice a cărei metodă __array__ returnează orice secvență imbricată sau o matrice.2) dtype : opțional tip de date
Acest parametru este utilizat pentru a defini parametrul dorit pentru elementul de matrice. Dacă nu definim tipul de date, atunci acesta va determina tipul ca tip minim care va necesita menținerea obiectului în secvență. Acest parametru este utilizat numai pentru upcasting-ul matricei.3) copiere: bool (opțional)
Dacă setăm copiere egală cu adevărat, obiectul este copiat, altfel copia va fi făcută atunci când un obiect este o secvență imbricată sau este necesară o copie pentru a satisface oricare dintre celelalte cerințe, cum ar fi dtype, order etc.4) comanda: {'K', 'A', 'C', 'F'}, opţional
Parametrul order specifică aspectul de memorie al matricei. Când obiectul nu este o matrice, matricea nou creată va fi în ordinea C (capul de rând sau rândul major), cu excepția cazului în care este specificat „F”. Când este specificat F, acesta va fi în ordinea Fortran (capul de coloană sau coloana-major). Când obiectul este o matrice, acesta are următoarea ordine.arbore binar de căutare vs arbore binar
| Ordin | nici o copie | copie=Adevărat |
|---|---|---|
| 'K' | Neschimbat | Ordinea F și C a fost păstrată. |
| 'A' | Neschimbat | Când intrarea este F și nu C, atunci ordinea F, altfel ordinea C |
| „C” | Comanda C | Comanda C |
| 'F' | Comanda F | Comanda F |
Când copy=False sau copia este făcută din alt motiv, rezultatul va fi același cu copy= True, cu unele excepții pentru A. Ordinea implicită este „K”.
5) test: bool (opțional)
Când subok=True, atunci subclasele vor trece; în caz contrar, matricea returnată va forța să fie o matrice de clasă de bază (implicit).
6) ndmin : int (opțional)
Acest parametru specifică numărul minim de dimensiuni pe care ar trebui să le aibă matricea rezultată. Utilizatorii pot fi anexați formei după cum este necesar pentru a îndeplini această cerință.
Se intoarce
Metoda numpy.array() returnează un ndarray. ndarray este un obiect matrice care satisface cerințele specificate.
java end for bucla
Exemplul 1: numpy.array()
import numpy as np arr=np.array([1,2,3]) arr
Ieșire:
array([1, 2, 3])
În codul de mai sus
- Am importat numpy cu numele de alias np.
- Am declarat variabila „arr” și am atribuit valoarea returnată de funcția np.array().
- În funcția array(), am trecut doar elementele, nu axa.
- În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea arr.
În rezultat, a fost afișată o matrice.
Exemplul 2:
import numpy as np arr=np.array([1,2.,3.]) arr
Ieșire:
array([1., 2., 3.])
În codul de mai sus
- Am importat numpy cu numele de alias np.
- Am declarat variabila „arr” și am atribuit valoarea returnată de funcția np.array().
- În funcția array(), am trecut elemente de diferite tipuri, cum ar fi întreg, float etc.
- În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea arr.
În ieșire, a fost afișată o matrice care conține elemente de acest tip care necesită memorie minimă pentru a menține obiectul în secvență.
Exemplul 3: mai multe dimensiuni
import numpy as np arr=np.array([[1,2.,3.],[4.,5.,7]]) arr
Ieșire:
array([[1., 2., 3.], [4., 5., 7.]])
În codul de mai sus
- Am importat numpy cu numele de alias np.
- Am declarat variabila „arr” și am atribuit valoarea returnată de funcția np.array().
- În funcția array(), am trecut numărul de elemente în diferite paranteze pătrate.
- În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea arr.
În rezultat, a fost afișată o matrice multidimensională.
Exemplul 4: Dimensiuni minime: 2
import numpy as np arr=np.array([1,2.,3.],ndmin=2) arr
Ieșire:
program de moștenire în python
array([[1., 2., 3.]])
În codul de mai sus
- Am importat numpy cu numele de alias np.
- Am declarat variabila „arr” și am atribuit valoarea returnată de funcția np.array().
- În funcția array(), am trecut numărul de elemente dintr-o paranteză pătrată și dimensiunea pentru a crea un ndarray.
- În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea arr.
În rezultat, a fost afișată o matrice bidimensională.
Exemplul 5: Tip furnizat
import numpy as np arr=np.array([12,45.,3.],dtype=complex) arr
Ieșire:
array([12.+0.j, 45.+0.j, 3.+0.j])
În codul de mai sus
- Am importat numpy cu numele de alias np.
- Am declarat variabila „arr” și am atribuit valoarea returnată de funcția np.array().
- În funcția array(), am trecut elementele din paranteză pătrată și am stabilit dtype la complex.
- În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea arr.
În ieșire, valorile elementelor „arr” au fost afișate sub formă de numere complexe.
Exemplul 6: Crearea unui tablou din subclase
import numpy as np arr=np.array(np.mat('1 2;3 4')) arr arr=np.array(np.mat('1 2;3 4'),subok=True) arr
Ieșire:
array([[1, 2], [3, 4]]) matrix([[1, 2], [3, 4]])
În codul de mai sus
- Am importat numpy cu numele de alias np.
- Am declarat variabila „arr” și am atribuit valoarea returnată de funcția np.array().
- În funcția array(), am trecut elementele sub forma matricei folosind funcția np.mat() și am stabilit subok=True.
- În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea arr.
În rezultat, a fost afișată o matrice multidimensională.
k algoritm de grupare