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Python numpy.polynomial.hermite.hermzero用法及代码示例

用法:

polynomial.hermite.hermzero = array([0])

数组对象表示一个多维、同质的固定大小项目数组。关联的数据类型对象说明了数组中每个元素的格式(它的字节顺序、它在内存中占用的字节数、它是整数、浮点数还是其他东西等)

应使用 arrayzerosempty 构造数组(请参阅下面的另请参阅部分)。此处给出的参数是指用于实例化数组的低级方法 (ndarray(...))。

有关详细信息,请参阅numpy 模块并检查数组的方法和属性。

参数

(for the __new__ method; see Notes below)
shape 整数元组

创建数组的形状。

dtype 数据类型,可选

任何可以解释为 numpy 数据类型的对象。

buffer 对象暴露缓冲区接口,可选

用于用数据填充数组。

offset 整数,可选

缓冲区中数组数据的偏移量。

strides 整数元组,可选

内存中的数据步长。

order {‘C’, ‘F’},可选

行优先 (C-style) 或列优先 (Fortran-style) 顺序。

注意

使用 __new__ 创建数组有两种模式:

  1. 如果 buffer 为 None,则仅使用 shape、dtype 和 order。

  2. 如果 buffer 是一个暴露缓冲区接口的对象,那么所有的关键字都会被解释。

不需要__init__ 方法,因为数组在__new__ 方法之后完全初始化。

例子

这些示例说明了低级 ndarray 构造函数。有关构造 ndarray 的更简单方法,请参阅上面的另请参阅部分。

第一种模式,缓冲区为无:

>>> np.ndarray(shape=(2,2), dtype=float, order='F')
array([[0.0e+000, 0.0e+000], # random
       [     nan, 2.5e-323]])

第二种模式:

>>> np.ndarray((2,), buffer=np.array([1,2,3]),
...            offset=np.int_().itemsize,
...            dtype=int) # offset = 1*itemsize, i.e. skip first element
array([2, 3])

属性

T ndarray

数组的转置。

data 缓冲

数组的元素,在内存中。

dtype 数据类型对象

说明数组中元素的格式。

flags dict

包含与内存使用相关的信息的字典,例如“C_CONTIGUOUS”、“OWNDATA”、“WRITEABLE”等。

flat numpy.flatiter 对象

数组的扁平化版本作为迭代器。迭代器允许赋值,例如,x.flat = 3(赋值示例参见ndarray.flat;TODO)。

imag ndarray

数组的虚部。

real ndarray

数组的实部。

size int

数组中的元素数。

itemsize int

每个数组元素的内存使用量(以字节为单位)。

nbytes int

存储数组数据所需的总字节数,即 itemsize * size

ndim int

数组的维数。

shape 整数元组

阵列的形状。

strides 整数元组

从内存中的一个元素移动到下一个元素所需的step-size。例如,C-order 中类型为 int16 的连续 (3, 4) 数组具有跨步 (8, 2) 。这意味着在内存中从一个元素移动到另一个元素需要 2 个字节的跳转。要从 row-to-row 移动,需要一次跳转 8 个字节(2 * 4)。

ctypes ctypes 对象

包含与 ctypes 交互所需的数组属性的类。

base ndarray

如果数组是另一个数组的视图,则该数组是它的基础(除非该数组也是一个视图)。基本数组是实际存储数组数据的位置。

相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自numpy.org大神的英文原创作品 numpy.polynomial.hermite.hermzero。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。