Numpy 对象，属性，创建数组

Numpy 对象ndarray

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

Name	Description
object	数组或嵌套数列
dtype	数组类型，可选
copy	对象是否需要复制，可选
order	数组样式，C行方向，F列方向，A任意方向（默认）
ndmin	最小维度

Numpy数据类型

numpy数据类型是dtype的实例，下面为各种类型：
查看数据类型

Numpy数组属性

数组属性

character	statement
ndarray.ndim	返回int表示当前数组维度
ndarray.shape	（row，col）
ndarray.size	数组元素总个数，等于row*col
ndarray.dtype	数组对象元素类型
ndarray.itemsize	每个元素大小，单位字节
ndarray.flags	对象的内存信息
ndarray.real	对象实部
ndarray.imag	虚部
ndarray.data	返回缓冲区，一般不需要这个属性

Numpy数组创建 空数组

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')

零数组

numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')

单位数组

numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')

Numpy从已有数组创建数组 asarray转换为ndarray

numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)

类似于numpy.array()，但其参数只有三个，可以将其他list,tuple等转换为ndarray

字符串转换为多个单字符的数组

numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)

s =  b'Hello World' 
a = np.frombuffer(s, dtype =  'S1')  
#[b'H' b'e' b'l' b'l' b'o' b' ' b'W' b'o' b'r' b'l' b'd']
# bytestring

可迭代对象创建ndarray

numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)

count为读取数据量，-1表示所有

Numpy从数组范围创建数组 asrange函数

numpy.arange(start, stop, step, dtype)

linspace等差函数

np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

num为要生成的等步长样本数，就是数组大小
endpoint为是否包含stop值
retstep为是否包含间距（最后一位存储）

logspace等比函数

np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)