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Python dask.array.array用法及代碼示例

用法:

dask.array.array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0, like=None)

此文檔字符串是從 numpy.array 複製的。

可能存在與 Dask 版本的一些不一致之處。

創建一個數組。

參數：

object：array_like

數組，任何暴露數組接口的對象，其 __array__ 方法返回數組的對象，或任何(嵌套)序列。如果 object 是標量，則返回包含 object 的 0 維數組。

dtype：數據類型，可選

數組所需的數據類型。如果沒有給出，那麽類型將被確定為在序列中保存對象所需的最小類型。

copy：布爾型，可選

如果為 true(默認)，則複製對象。否則，僅當 __array__ 返回副本、obj 是嵌套序列或需要副本以滿足任何其他要求(dtype , order 等)時才會生成副本。

order：{‘K’、‘A’、‘C’、‘F’}，可選

指定數組的內存布局。如果 object 不是數組，則新創建的數組將按 C 順序(主要行)，除非指定了“F”，在這種情況下，它將按照 Fortran 順序(主要列)。如果 object 是一個數組，則以下內容成立。

次序

沒有副本

複製=真

'K'

unchanged

F & C 訂單保留，否則最相似的訂單

'一種'

unchanged

如果輸入是 F 而不是 C，則為 F 順序，否則為 C 順序

'C'

C訂單

C訂單

'F'

F階

F階

當 copy=False 並出於其他原因製作副本時，結果與 copy=True 相同，但“A”有一些例外，請參閱注釋部分。默認順序是“K”。

subok：布爾型，可選

如果為 True，則子類將為 passed-through，否則返回的數組將被強製為 base-class 數組(默認)。

ndmin：整數，可選

指定結果數組應具有的最小維數。將根據需要預先添加到形狀以滿足此要求。

like：array_like

引用對象以允許創建不是 NumPy 數組的數組。如果作為like 傳入的array-like 支持__array_function__ 協議，則結果將由它定義。在這種情況下，它確保創建一個與通過此參數傳入的對象兼容的數組對象。

返回：

out：ndarray

滿足指定要求的數組對象。

注意：

當 order 為“A”且 object 既不是“C”也不是“F”順序的數組，並且副本是由 dtype 的更改強製執行的，則結果的順序不一定是“C”。這很可能是一個錯誤。

例子：

>>> np.array([1, 2, 3])  
array([1, 2, 3])

向上轉換：

>>> np.array([1, 2, 3.0])  
array([ 1.,  2.,  3.])

不止一個維度：

>>> np.array([[1, 2], [3, 4]])  
array([[1, 2],
       [3, 4]])

最小尺寸 2：

>>> np.array([1, 2, 3], ndmin=2)  
array([[1, 2, 3]])

提供的類型：

>>> np.array([1, 2, 3], dtype=complex)  
array([ 1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j])

由多個元素組成的數據類型：

>>> x = np.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('a','<i4'),('b','<i4')])  
>>> x['a']  
array([1, 3])

從子類創建數組：

>>> np.array(np.mat('1 2; 3 4'))  
array([[1, 2],
       [3, 4]])
>>> np.array(np.mat('1 2; 3 4'), subok=True)  
matrix([[1, 2],
        [3, 4]])

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自dask.org大神的英文原創作品 dask.array.array。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。