NumPy - Oggetto Ndarray

L'oggetto più importante definito in NumPy è un tipo di matrice N-dimensionale chiamato ndarray. Descrive la raccolta di elementi dello stesso tipo. È possibile accedere agli elementi della raccolta utilizzando un indice a base zero.

Ogni elemento in un ndarray occupa la stessa dimensione di blocco nella memoria. Ogni elemento in ndarray è un oggetto di tipo dati (chiamatodtype).

Qualsiasi elemento estratto dall'oggetto ndarray (tramite slicing) è rappresentato da un oggetto Python di uno dei tipi scalari dell'array. Il diagramma seguente mostra una relazione tra ndarray, data type object (dtype) e array scalar type -

Un'istanza della classe ndarray può essere costruita da diverse routine di creazione di array descritte più avanti nel tutorial. Il ndarray di base viene creato utilizzando una funzione array in NumPy come segue:

numpy.array

Crea un ndarray da qualsiasi oggetto che espone l'interfaccia dell'array o da qualsiasi metodo che restituisce un array.

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

Il costruttore precedente accetta i seguenti parametri:

Sr.No.	Parametro e descrizione
1	object Qualsiasi oggetto che espone il metodo dell'interfaccia array restituisce un array o qualsiasi sequenza (annidata).
2	dtype Tipo di dati desiderato dell'array, facoltativo
3	copy Opzionale. Per impostazione predefinita (true), l'oggetto viene copiato
4	order C (riga maggiore) o F (colonna maggiore) o A (qualsiasi) (impostazione predefinita)
5	subok Per impostazione predefinita, l'array restituito è forzato ad essere un array della classe base. Se vero, le sottoclassi sono passate
6	ndmin Specifica le dimensioni minime della matrice risultante

Dai un'occhiata ai seguenti esempi per capire meglio.

Esempio 1

import numpy as np 
a = np.array([1,2,3]) 
print a

L'output è il seguente:

[1, 2, 3]

Esempio 2

# more than one dimensions 
import numpy as np 
a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 
print a

L'output è il seguente:

[[1, 2] 
 [3, 4]]

Esempio 3

# minimum dimensions 
import numpy as np 
a = np.array([1, 2, 3,4,5], ndmin = 2) 
print a

L'output è il seguente:

[[1, 2, 3, 4, 5]]

Esempio 4

# dtype parameter 
import numpy as np 
a = np.array([1, 2, 3], dtype = complex) 
print a

L'output è il seguente:

[ 1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j]

Il ndarrayoggetto è costituito da un segmento unidimensionale contiguo di memoria del computer, combinato con uno schema di indicizzazione che mappa ogni elemento in una posizione nel blocco di memoria. Il blocco di memoria contiene gli elementi in un ordine di riga maggiore (stile C) o un ordine di colonna maggiore (stile FORTRAN o MatLab).