numpy.array() trong numPy – w3seo sử dụng numpy.array

Rate this post

Mảng đa chiều thuần nhất là đối tượng chính của NumPy. Về cơ bản, nó là một bảng các phần tử có cùng kiểu và được lập chỉ mục bởi một loạt các số nguyên dương. Các kích thước được gọi là trục trong NumPy.

Các bài viết liên quan:

Lớp mảng của NumPy được gọi là ndarray hoặc mảng bí danh. Numpy.array không giống như array.array của lớp thư viện Python tiêu chuẩn. Array.array chỉ xử lý các mảng một chiều và cung cấp ít chức năng hơn.

Cú pháp

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

Có các tham số sau trong hàm numpy.array ().

  1. object: array_like

Bất kỳ đối tượng nào, hiển thị giao diện mảng có phương thức __array__ trả về bất kỳ chuỗi hoặc một mảng lồng nhau nào.

  1. dtype: kiểu dữ liệu tùy chọn

Tham số này được sử dụng để xác định tham số mong muốn cho phần tử mảng. Nếu chúng ta không xác định kiểu dữ liệu, thì nó sẽ xác định kiểu là kiểu tối thiểu sẽ yêu cầu để giữ đối tượng trong chuỗi. Tham số này chỉ được sử dụng để dự báo mảng.

  1. copy: bool (tùy chọn)

Nếu chúng ta đặt bản sao bằng true, thì đối tượng sẽ được sao chép nếu không thì bản sao sẽ được tạo khi một đối tượng là một chuỗi lồng nhau hoặc cần một bản sao để đáp ứng bất kỳ yêu cầu nào khác như kiểu dtype, thứ tự, v.v.

  1. order: {‘K’, ‘A’, ‘C’, ‘F’}, tùy chọn

Tham số thứ tự chỉ định cách bố trí bộ nhớ của mảng. Khi đối tượng không phải là một mảng, mảng mới được tạo sẽ theo thứ tự C (đầu hàng hoặc chính hàng) trừ khi ‘F’ được chỉ định. Khi F được chỉ định, nó sẽ theo thứ tự Fortran (đầu cột hoặc cột-chính). Khi đối tượng là một mảng, nó giữ thứ tự sau.

order no copy copy = True

orderno copycopy=True‘K’UnchangedThứ tự F và C được giữ nguyên.‘A’UnchangedKhi đầu vào là F và không phải là C thì F order nếu không C order ‘C’C orderC order‘F’F orderF order

Khi copy = False hoặc bản sao được thực hiện vì lý do khác, kết quả sẽ giống như copy = True với một số ngoại lệ cho A. Thứ tự mặc định là ‘K’.

  1. subok: bool (tùy chọn)

Khi subok = True, thì các lớp con sẽ chuyển qua; nếu không, mảng được trả về sẽ buộc phải là mảng lớp cơ sở (mặc định).

  1. ndmin: int (tùy chọn)

Tham số này chỉ định số thứ nguyên tối thiểu mà mảng kết quả phải có. Người dùng có thể được thêm vào hình dạng khi cần thiết để đáp ứng yêu cầu này.

Returns

Phương thức numpy.array () trả về một ndarray. Ndarray là một đối tượng mảng đáp ứng các yêu cầu được chỉ định.

Ví dụ 1: numpy.array ()

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

Output:

Trong đoạn mã trên

  • Chúng tôi đã khai báo biến ‘arr’ và gán giá trị được trả về bởi hàm np.array ().
  • Trong hàm array (), chúng ta chỉ truyền các phần tử, không truyền trục.
  • Cuối cùng, chúng tôi đã cố gắng in giá trị của arr.

Trong đầu ra, một mảng đã được hiển thị.

Ví dụ 2:

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

Output:

Trong đoạn mã trên

  • Chúng tôi đã khai báo biến ‘arr’ và gán giá trị được trả về bởi hàm np.array ().
  • Trong hàm array (), chúng ta đã truyền các phần tử có kiểu khác nhau như số nguyên, số float, v.v.

Cuối cùng, chúng tôi đã cố gắng in giá trị của arr.

Trong kết quả đầu ra, một mảng đã được hiển thị có chứa các phần tử trong kiểu như vậy yêu cầu bộ nhớ tối thiểu để chứa đối tượng trong chuỗi.

Ví dụ 3: Nhiều dimension

import numpy as np  
arr=np.array([[1,2.,3.],[4.,5.,7]])  
arr 

Output:

Trong đoạn mã trên

  • Chúng tôi đã khai báo biến ‘arr’ và gán giá trị được trả về bởi hàm np.array ().
  • Trong hàm array (), chúng ta đã chuyển số phần tử trong các dấu ngoặc vuông khác nhau.
  • Cuối cùng, chúng tôi đã cố gắng in giá trị của arr.

Trong đầu ra, một mảng đa chiều đã được hiển thị.

Ví dụ 4: Kích thước tối thiểu: 2

import numpy as np  
arr=np.array([1,2.,3.],ndmin=2)  
arr  

Đầu ra:

Trong đoạn mã trên

  • Chúng tôi đã khai báo biến ‘arr’ và gán giá trị được trả về bởi hàm np.array ().
  • Trong hàm array (), chúng ta đã chuyển số phần tử trong một dấu ngoặc vuông và kích thước để tạo một ndarray.
  • Cuối cùng, chúng tôi đã cố gắng in giá trị của arr.
  • Trong đầu ra, một mảng hai chiều đã được hiển thị.

Ví dụ 5: Type provided

import numpy as np  
arr=np.array([12,45.,3.],dtype=complex)  
arr  

Đầu ra:

Trong đoạn mã trên

  • Chúng tôi đã khai báo biến ‘arr’ và gán giá trị được trả về bởi hàm np.array ().
  • Trong hàm array (), chúng ta đã chuyển các phần tử trong dấu ngoặc vuông và đặt dtype thành complex.
  • Cuối cùng, chúng tôi đã cố gắng in giá trị của arr.

Trong đầu ra, giá trị của các phần tử ‘arr’ đã được hiển thị dưới dạng số phức.

Ví dụ 6: Tạo ar từ các lớp con

import numpy as np  
arr=np.array(np.mat('1 2;3 4'))  
arr  
arr=np.array(np.mat('1 2;3 4'),subok=True)  
arr  

Đầu ra:

Trong đoạn code trên

  • Chúng tôi đã khai báo biến ‘arr’ và gán giá trị được trả về bởi hàm np.array ().
  • Trong hàm array (), chúng ta đã chuyển các phần tử ở dạng ma trận bằng cách sử dụng hàm np.mat () và đặt subok = True.
  • Cuối cùng, chúng tôi đã cố gắng in giá trị của arr.
  • Trong đầu ra, một mảng đa chiều đã được hiển thị.