NumPy Ndarray对象

NumPy-Ndarray 对象
NumPy中定义的最重要的对象是称为ndarray的N维数组类型.它描述相同类型的元素集合.可以使用基于零的索引访问集合中的项目.
ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块.ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象(称为 dtype).
从ndarray对象提取的任何元素(通过切片)由一个数组标量类型的Python对象表示.下图显示了ndarray，数据类型对象(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描述的不同的数组创建例程来构造.基本的ndarray是使用NumPy中的数组函数创建的,如下所示:

numpy.array
它从任何暴露数组接口的对象,或从返回数组的任何方法创建一个ndarray.
numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
    object:任何暴露数组接口方法的对象都会返回一个数组或任何(嵌套)序列.
    dtype:数组的所需数据类型，可选。
    copy 可选,默认为true,对象是否被复制.
    order C(按行)、F(按列)或A(任意，默认).
    subok 默认情况下,返回的数组被强制为基类数组.如果为true,则返回子类.
    ndimin 指定返回数组的最小维数.
看看下面的例子来更好地理解.

# 一维数组
import numpy as np 
a = np.array([1,2,3])  
a

# 二维数组
import numpy as np 
a = np.array([[1,  2],  [3,  4]])  
a

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

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

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

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

ndarray对象由计算机内存中的一维连续区域组成,带有将每个元素映射到内存块中某个位置的索引方案.内存块以按行(C 风格)或按列(FORTRAN 或 MatLab 风格)的方式保存元素.