Numpy Ndarray对象1

　　标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指 针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间。
　　Python还提供了一个array模块，array对象和列表不同，它直接保存数值，和C语言的一维数组比较类似。但是由于它不支持多维，也没有各种运算函数，因此也不适合做数值运算。
　　NumPy的诞生弥补了这些不足，NumPy提供了两种基本的对象：ndarray（N-dimensional array object）和 ufunc（universal function object）。

　　　　ndarray(下文统一称之为数组)是存储单一数据类型的多维数组，

　　　　ufunc则是能够对数组进行处理的函数。

Numpy Ndarray对象

函数库的导入
本书的示例程序假设用以下推荐的方式导入NumPy函数库:

import numpy as np

NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。

 

ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。

 

ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。

 

ndarray 内部由以下内容组成：

 

• 一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。

• 数据类型或 dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。

• 一个表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组。

• 一个跨度元组（stride），其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要"跨过"的字节数。

 

 ndarray 的内部结构:

 

跨度可以是负数，这样会使数组在内存中后向移动，切片中 obj[::-1] 或 obj[:,::-1] 就是如此。

创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可：

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

 

参数说明：

名称	描述
object	数组或嵌套的数列
dtype	数组元素的数据类型，可选
copy	对象是否需要复制，可选
order	创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认）
subok	默认返回一个与基类类型一致的数组
ndmin	指定生成数组的最小维度