numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)
作用:创建一个数组。
object:数组
公开数组接口的任何对象,__array__方法返回数组的对象,或任何(嵌套)序列。
dtype : 数据类型,可选
数组所需的数据类型。如果没有给出,那么类型将被确定为保持序列中的对象所需的最小类型。此参数只能用于“upcast”数组。对于向下转换,请使用.astype(t)方法。
copy : bool,可选
如果为true(默认值),则复制对象。否则,只有当__array__返回副本,obj是嵌套序列,或者需要副本来满足任何其他要求(dtype,顺序等)时,才会进行复制。
order : {'K','A','C','F'},可选
指定阵列的内存布局。如果object不是数组,则新创建的数组将按C顺序排列(行主要),除非指定了'F',在这种情况下,它将采用Fortran顺序(专业列)。如果object是一个数组,则以下成立。
当copy=False出于其他原因而复制时,结果copy=True与对A的一些例外情况相同,请参阅“注释”部分。默认顺序为“K”。
subok : bool,可选
如果为True,则子类将被传递,否则返回的数组将被强制为基类数组(默认)。
ndmin : int,可选
指定结果数组应具有的最小维数。根据需要,将根据需要预先设置形状。
返回值:out:ndarray
满足要求的数组对象
>>> np.array([1, 2, 3])
array([1, 2, 3])
二维
>>> np.array([[1, 2], [3, 4]])
array([[1, 2], [3, 4]])
最小维度为2:
>>> np.array([1, 2, 3], ndmin=2)
array([[1, 2, 3]])
提供类型
>>> np.array([1, 2, 3], dtype=complex)
array([ 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j])
由多个元素组成的数据类型:
>>> x = np.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('a','>> x['a']
array([1, 3])
从子类创建数组:
>>> np.array(np.mat('1 2; 3 4'))
array([[1, 2], [3, 4]])
>>> np.array(np.mat('1 2; 3 4'), subok=True)
matrix([[1, 2], [3, 4]])
参考资料
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.array.html