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NumPy中文入门教程，从https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html网站下载整理成pdf文档，希望能帮助大家

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NumPy Ndarray 对象

NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的

索引。

ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。

ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。

ndarray 内部由以下内容组成：

一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。

数据类型或 dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。

一个表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组。

一个跨度元组（stride），其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要"跨过"的字节数。

ndarray 的内部结构:

跨度可以是负数，这样会使数组在内存中后向移动，切片中 obj[::-1] 或 obj[:,::-1] 就是如此。

创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可：

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

参数说明：

名称描述

object 数组或嵌套的数列

dtype 数组元素的数据类型，可选

copy 对象是否需要复制，可选

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）

subok 默认返回一个与基类类型一致的数组

名称描述

ndmin 指定生成数组的最小维度

实例

接下来可以通过以下实例帮助我们更好的理解。

实例 1

import numpy as np

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

print (a)

输出结果如下：

[1, 2, 3]

实例 2

# 多于一个维度

import numpy as np

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

print (a)

输出结果如下：

[[1, 2]

[3, 4]]

实例 3

# 最小维度

import numpy as np

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

print (a)

输出如下：

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

实例 4

# dtype 参数

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3], dtype = complex)

print (a)

输出结果如下：

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

ndarray 对象由计算机内存的连续一维部分组成，并结合索引模式，将每个元素映射到内存块中的一个位置。内存块以行顺

序(C样式)或列顺序(FORTRAN或MatLab风格，即前述的F样式)来保存元素。

NumPy 数据类型

numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Pyt

hon 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。

名称描述

bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False）

int_ 默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）

intc 与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64

intp 用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32

或 int64）

int8 字节（-128 to 127）

int16 整数（-32768 to 32767）

int32 整数（-2147483648 to 2147483647）

int64 整数（-9223372036854775808 to 9223372036854775807）

uint8 无符号整数（0 to 255）

uint16 无符号整数（0 to 65535）

uint32 无符号整数（0 to 4294967295）

uint64 无符号整数（0 to 18446744073709551615）

float_ float64 类型的简写

float16 半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位

float32 单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位

float64 双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位

complex_ complex128 类型的简写，即 128 位复数

complex64 复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分）

complex128 复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分）

numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例，并对应唯一的字符，包括 np.bool_，np.int32，np.float32，等等。

数据类型对象 (dtype)

数据类型对象是用来描述与数组对应的内存区域如何使用，这依赖如下几个方面：

数据的类型（整数，浮点数或者 Python 对象）

数据的大小（例如，整数使用多少个字节存储）

数据的字节顺序（小端法或大端法）

在结构化类型的情况下，字段的名称、每个字段的数据类型和每个字段所取的内存块的部分

如果数据类型是子数组，它的形状和数据类型

字节顺序是通过对数据类型预先设定"<"或">"来决定的。"<"意味着小端法(最小值存储在最小的地址，即低位组放在最前

面)。">"意味着大端法(最重要的字节存储在最小的地址，即高位组放在最前面)。

dtype 对象是使用以下语法构造的：

numpy.dtype(object, align, copy)

object - 要转换为的数据类型对象

align - 如果为 true，填充字段使其类似 C 的结构体。

copy - 复制 dtype 对象，如果为 false，则是对内置数据类型对象的引用

实例

接下来我们可以通过实例来理解。

实例 1

import numpy as np

# 使用标量类型

dt = np.dtype(np.int32)

print(dt)

输出结果为：

int32

实例 2

import numpy as np

# int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i

2','i4','i8' 代替

dt = np.dtype('i4')

print(dt)

输出结果为：

int32

实例 3

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