ndarray

class 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