NumPy - Ndarray Nesnesi

NumPy'de tanımlanan en önemli nesne, adı verilen N boyutlu bir dizi türüdür ndarray. Aynı türden öğelerin koleksiyonunu açıklar. Koleksiyondaki öğelere sıfır tabanlı bir dizin kullanılarak erişilebilir.

Bir ndarray'deki her öğe bellekte aynı boyutta blok alır. Ndarray'deki her öğe, veri türü nesnenin bir nesnesidir (dtype).

Ndarray nesnesinden çıkarılan herhangi bir öğe (dilimleyerek), dizi skaler türlerinden birinin bir Python nesnesiyle temsil edilir. Aşağıdaki diyagram, ndarray, veri türü nesnesi (dtype) ve dizi skaler türü arasındaki ilişkiyi gösterir -

Ndarray sınıfının bir örneği, öğreticide daha sonra açıklanan farklı dizi oluşturma rutinleri tarafından oluşturulabilir. Temel ndarray, NumPy'de aşağıdaki gibi bir dizi işlevi kullanılarak oluşturulur -

numpy.array

Dizi arayüzünü açığa çıkaran herhangi bir nesneden veya bir dizi döndüren herhangi bir yöntemden bir ndarray oluşturur.

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

Yukarıdaki kurucu aşağıdaki parametreleri alır -

Sr.No.	Parametre ve Açıklama
1	object Dizi arabirimi yöntemini açığa çıkaran herhangi bir nesne, bir dizi veya herhangi bir (iç içe geçmiş) dizi döndürür.
2	dtype İstenen veri türü dizisi, isteğe bağlı
3	copy İsteğe bağlı. Varsayılan olarak (doğru), nesne kopyalanır
4	order C (ana satır) veya F (sütun büyük) veya A (herhangi biri) (varsayılan)
5	subok Varsayılan olarak, temel sınıf dizisi olmaya zorlanan dizi döndürülür. Doğruysa, alt sınıflar geçti
6	ndmin Ortaya çıkan dizinin minimum boyutlarını belirtir

Daha iyi anlamak için aşağıdaki örneklere bir göz atın.

örnek 1

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

Çıktı aşağıdaki gibidir -

[1, 2, 3]

Örnek 2

# more than one dimensions 
import numpy as np 
a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 
print a

Çıktı aşağıdaki gibidir -

[[1, 2] 
 [3, 4]]

Örnek 3

# minimum dimensions 
import numpy as np 
a = np.array([1, 2, 3,4,5], ndmin = 2) 
print a

Çıktı aşağıdaki gibidir -

[[1, 2, 3, 4, 5]]

Örnek 4

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

Çıktı aşağıdaki gibidir -

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

ndarraynesne, her bir öğeyi bellek bloğundaki bir konuma eşleyen bir indeksleme şeması ile birleştirilmiş bilgisayar belleğinin bitişik tek boyutlu bölümünden oluşur. Bellek bloğu, öğeleri bir ana satır sırası (C stili) veya bir sütun ana sırası (FORTRAN veya MatLab stili) olarak tutar.