NumPy-Ndarrayオブジェクト

NumPyで定義されている最も重要なオブジェクトは、 ndarray と呼ばれるN次元配列型です。同じタイプのアイテムのコレクションを記述します。コレクション内のアイテムには、ゼロベースのインデックスを使用してアクセスできます。

ndarrayのすべてのアイテムは、メモリ内で同じサイズのブロックを取ります。 ndarrayの各要素は、データ型オブジェクト（ dtype と呼ばれる）のオブジェクトです。

（スライスによって）ndarrayオブジェクトから抽出された項目は、配列スカラー型のいずれかのPythonオブジェクトによって表されます。次の図は、ndarray、データ型オブジェクト（dtype）、配列スカラー型の関係を示しています-

ndarrayクラスのインスタンスは、チュートリアルで後述するさまざまな配列作成ルーチンによって構築できます。基本的なndarrayは、次のようにNumPyの配列関数を使用して作成されます-

numpy.array

配列インターフェイスを公開するオブジェクト、または配列を返すメソッドからndarrayを作成します。

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

上記のコンストラクタは、次のパラメータを取ります-

Sr.No.	Parameter & Description
1	object 配列インターフェイスメソッドを公開するオブジェクトは、配列または任意の（ネストされた）シーケンスを返します。
2	dtype 必要な配列のデータ型、オプション
3	copy オプションです。デフォルト（true）では、オブジェクトがコピーされます
4	order C（メジャー列）またはF（メジャー列）またはA（任意）（デフォルト）
5	subok デフォルトでは、返される配列は強制的に基本クラス配列になります。 trueの場合、サブクラスが通過します
6	ndmin 結果の配列の最小寸法を指定します

よりよく理解するには、次の例を見てください。

例1

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

出力は次のとおりです-

[1, 2, 3]

# more than one dimensions
import numpy as np
a = np.array([[print a

出力は次のとおりです-

[[Example 3

[source,prettyprint,notranslate]

＃最小寸法は、numpyをnp a = np.array（[1、2、3,4,5]、ndmin = 2）としてインポートしますprint a

The output is as follows −

[source,result,notranslate]

[[例4

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

出力は次のとおりです-

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

*ndarray* オブジェクトは、コンピューターメモリの連続する1次元セグメントと、各アイテムをメモリブロック内の場所にマッピングするインデックススキームで構成されます。 メモリブロックは、行優先順（Cスタイル）または列優先順（FORTRANまたはMatLabスタイル）で要素を保持します。