NumPy Ndarray オブジェクト

NumPy の最も重要な特徴は、N次元配列オブジェクト ndarray です。これは一連の同型データの集合であり、要素のインデックスは 0 から始まります。

ndarray オブジェクトは、同型の要素を格納するための多次元配列です。

ndarray の各要素は、メモリ内で同じサイズの領域を持ちます。

ndarray の内部は次の内容で構成されています：

  • データ（メモリまたはメモリマップドファイル内のデータブロック）を指すポインタ。

  • データ型（dtype）。配列内の固定サイズの値のセルを記述します。

  • 配列の形状（shape）を表すタプル。各次元のサイズを示すタプル。

  • ストライド（stride）タプル。その整数は、現在の次元の次の要素に進むために「越える」必要のあるバイト数を指します。

ndarray の内部構造：

ストライドは負の数にすることができ、その場合、配列はメモリ内で後方に移動します。スライスでは obj[::-1] 或 obj[:,::-1]まさにこのようになります。

ndarray を作成するには、NumPy の array 関数を呼び出すだけです：

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

パラメータの説明：

名前 説明
object 配列またはネストされた数列
dtype 配列要素のデータ型（オプション）
copy オブジェクトをコピーするかどうか（オプション）
order 作成する配列のスタイル。Cは行方向、Fは列方向、Aは任意の方向（デフォルト）
subok デフォルトでは、基本クラスタイプと一致する配列を返します
ndmin 生成する配列の最小次元を指定します

例

次に、以下の例を通してより理解を深めることができます。

例 1

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

出力結果は次のとおりです：

[1 2 3]

例 2

# 複数の次元 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print (a)

出力結果は次のとおりです：

[[1  2] 
 [3  4]]

例 3

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

出力は次のとおりです：

[[1 2 3 4 5]]

例 4

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

出力結果は次のとおりです：

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

ndarray オブジェクトは、コンピュータメモリ内の連続した1次元の部分で構成され、インデックスパターンと組み合わせることで、各要素をメモリブロック内の1つの位置にマッピングします。メモリブロックは、行順（Cスタイル）または列順（FORTRANまたはMatLabスタイル、前述のFスタイル）で要素を格納します。

その他の拡張