Ndaray对象

1、内部组成：一个指向数据的指针；存放数据的格子；表示数据各维度大小元组；一个跨度元组。

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

object：数组或嵌套的数列

dtype：数组元素的数据类型，可选

copy：对象是否需要复制，可选

order：创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认）

subok：默认返回一个与基类类型一致的数组

ndmin：指定生成数组的最小维度

创建数组

1、创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组：

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')

注：数组元素为随机值

2、创建指定大小的数组，数组元素以0填充：

numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')

3、创建指定形状的数组，数组元素以 1 来填充：

numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')

1、numpy.asarray

numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)

2、numpy.frombuffer

numpy.frombuffer 用于实现动态数组。

numpy.frombuffer 接受 buffer 输入参数，以流的形式读入转化成 ndarray 对象。

numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)

注意：buffer 是字符串的时候，Python3 默认 str 是 Unicode 类型，所以要转成 bytestring 在原 str 前加上 b。

buffer：可以是任意对象，会以流的形式读入。

dtype：返回数组的数据类型，可选

count：读取的数据数量，默认为-1，读取所有数据。

offset：读取的起始位置，默认为0。

3、numpy.fromiter：方法从可迭代对象中建立 ndarray 对象，返回一维数组。

numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)

iterable可迭代对象

dtype返回数组的数据类型

count读取的数据数量，默认为-1，读取所有数据

numpy.tile()

所有输入的元素都向其中长度最长的元素看齐，不足的部分通常加1补充

输出数组形状是输入数组形状维度的最大值