Numpy对象——ndarray

一.Numpy简介

Numpy库可以说是python旗下的一个对数据进行具体分析的一个库。支持大量的维度数组与矩阵运算比如说线性代数、傅里叶变换、随机数等，它还有一个非常强大的N维数组对象，就是我们今天要介绍的ndarray对象。

二.ndarray对象

ndarray是一个以0索引开始的一系列同类型数据集合。在内存中，每个元素都有相同储存大小的区域。

（一）ndarray的创建

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

（）里的为ndarray的一些参数和属性
1.object：数组或嵌套的数列
2.dtype：数组元素的数据类型对象
3.copy：对象是否需要复制
4.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）
5.subok：默认返回一个与基类类型一致的数组
6.ndmin：指定生成数组的最小维度
7.shape：数组的形状
8.data：指向存放数组数据的python buffer对象
9.flat：返回数组的一维迭代器
10.imag：返回数组的虚部
11.real：返回数组的实部

下面创建一个ndarray对象：

a = np.array(range(30)).reshape(5,6) #reshape()中的第一个参数为行数，第二个为列数

ndarray创建好以后，我们可以查看一些常用的属性：

1.ndim——数组的维度

a.ndim

此数组的维度则为2

2.shape——数组的形状

a.shape

3.data——指向存放数组数据的python buffer对象

a.data

4…flat——返回数组的一维迭代器

a.flat

（二）array函数
Array()函数是返回一个数组的函数。
表达方式：numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)
数据类型：字符，数据

np.array(['a','b','c'])

np.array([['a','b','c'],['d','e','f']])

a = np.array([1,2,3,4,5], ndmin =  2)  
print(a)

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