ndarray
Экземпляры данного класса возвращают методы модуля
a = array([10])
dtype
Тип значений массива
array([10]).dtype
# int64
itemsize
Возвращает число, размер одного элемента массива
numpy.random.randint(10, size=(3, 4, 5)).itemsize
# 8
nbytes
Возвращает число, размер всех значений массива
numpy.random.randint(10, size=(3, 4, 5)).nbytes
# 480
ndim
array([
[4, 8],
[10, 20]
]).ndim
# 2
shape
Размерность массива
array(
[
[2, 4, 6, 8],
[3, 3, 2, 1],
[2, 6, 3, 4],
[5, 2, 3, 5]
]
).shape
# (4, 4)
size
Количесвто элементов в массиве
numpy.random.randint(10, size=(3, 4, 5)).size
# 60
argmax
([axis])Индекс максимального элемента
array([2, 1, 9]).argmax()
# 2
argmin
([axis])Индекс минимального элемента
array([2, 1, 9]).argmin()
# 1
clip
(min, max)Сокращение
array([6, 2, 5, -1, 0]).clip(0, 5)
# array([5, 2, 5, 0, 0])
diagonal
()Получить диагональ
array([[1, 2], [3, 4]]).diagonal()
# array([ 1, 4])
dot
(array)array([2, 4]).dot(array([2, 4]))
# 20
mean
()Возвращает новый массив средних значений
sample = normal(loc=[2., 20.], scale=[1., 3.5], size=(3, 2))
"""
array(
[
[ 1.816 , 23.703 ],
[ 2.8395, 12.2607],
[ 3.5901, 24.2115]
]
)
"""
sample.mean(axis=0)
# array([2.7486, 20.0584])
array([2, 1, 9]).mean()
# 4
prod
()Умножение элементов матриц
array([2, 3, 4]).prod()
# 24
reshape
(size: tuple)Изменяет размерность массива
arange(1, 10).reshape((3, 3))
"""
array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
"""
array([1, 2, 3]).reshape((1, 3))
# array([[1, 2, 3]])
sort
()std
()Девиация
array([2, 1, 9]).std()
# 3.559
sum
()Возвращает новый сложенный массив
arr = array(
[
[1, 2, 3],
[10, 20, 30]
]
)
arr.sum(axis=0)
// array([11, 22, 33])
arr.sum(axis=1)
// array([6, 60])
array([2, 4, 3]).sum()
# 9
to_list
()Возвращает содержимое в виде объекта list
a.to_list()
# [10]
var
()Вариация
array([2, 1, 9]).var()
# 12.666