numpy.array#

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

创建数组。

参数：

objectarray_like

数组、任何公开数组接口的对象、其 __array__ 方法返回数组的对象，或任何（嵌套）序列。如果 object 是标量，则返回包含 object 的 0 维数组。

dtype数据类型，可选

数组所需的数据类型。如果未给出，NumPy 将尝试使用可以表示这些值的默认 dtype（必要时应用提升规则）。

copy布尔值，可选

如果为 True（默认值），则复制数组数据。如果为 None，则仅当 __array__ 返回副本、obj 是嵌套序列或需要复制以满足任何其他要求（dtype、order 等）时才会进行复制。请注意，任何数据的复制都是浅复制，即对于具有对象 dtype 的数组，新数组将指向相同的对象。有关示例，请参阅 ndarray.copy。对于 False，如果无法避免复制，则会引发 ValueError。默认值：True。

order{'K'、'A'、'C'、'F'}，可选

指定数组的内存布局。如果 object 不是数组，则新创建的数组将按 C 顺序（行主序）排列，除非指定 'F'，在这种情况下，它将按 Fortran 顺序（列主序）排列。如果 object 是数组，则以下内容适用。

order	不复制	copy=True
‘K’	不变	保留 F 和 C 顺序，否则保留最相似的顺序
‘A’	不变	如果输入为 F 且不是 C，则为 F 顺序，否则为 C 顺序
‘C’	C 顺序	C 顺序
‘F’	F 顺序	F 顺序

当 copy=None 并且出于其他原因创建副本时，结果与 copy=True 相同，但 ‘A’ 的一些例外情况除外，请参阅“注释”部分。默认顺序为 'K'。

subok布尔值，可选

如果为 True，则子类将被传递，否则返回的数组将强制为基类数组（默认值）。

ndmin整数，可选

指定结果数组应具有的最小维度数。根据需要将 1 预置到形状中以满足此要求。

likearray_like，可选

参考对象，允许创建非 NumPy 数组的数组。如果作为 like 传入的类数组支持 __array_function__ 协议，则结果将由其定义。在这种情况下，它确保创建与通过此参数传入的数组对象兼容的数组对象。

版本 1.20.0 中的新功能。

返回值：

outndarray: 满足指定要求的数组对象。

另请参阅

empty_like: 返回一个形状和类型与输入相同的空数组。
ones_like: 返回一个形状和类型与输入相同的全 1 数组。
zeros_like: 返回一个形状和类型与输入相同的全 0 数组。
full_like: 返回一个新的数组，其形状与输入相同，并填充指定的值。
empty: 返回一个新的未初始化数组。
ones: 返回一个新的数组，并将值设置为 1。
zeros: 返回一个新的数组，并将值设置为 0。
full: 返回一个具有给定形状的新数组，并填充指定的值。
copy: 返回给定对象的数组副本。

注释

当 order 为 'A' 且 object 不是 'C' 或 'F' 顺序的数组，并且 dtype 的更改强制进行复制时，结果的顺序不一定如预期的那样为 'C'。这可能是错误。

示例

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

向上转换

>>> np.array([1, 2, 3.0])
array([ 1.,  2.,  3.])

多于一个维度

>>> np.array([[1, 2], [3, 4]])
array([[1, 2],
       [3, 4]])

最小维度 2

>>> np.array([1, 2, 3], ndmin=2)
array([[1, 2, 3]])

提供的类型

>>> 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','<i4'),('b','<i4')])
>>> x['a']
array([1, 3])

从子类创建数组

>>> np.array(np.asmatrix('1 2; 3 4'))
array([[1, 2],
       [3, 4]])

>>> np.array(np.asmatrix('1 2; 3 4'), subok=True)
matrix([[1, 2],
        [3, 4]])