Numpy Array

array(object, dtype=None, copy=1, order=None, subok=0, ndmin=0)

Este comando é utilizado para criar novos arranjos de dados numéricos. Basicamente, qualquer tipo de dado numérico existente em Python pode ser utilizado como elemento de um arranjo, e o arranjo criado é homogêneo, ou seja, todos os elementos do arranjo terão o mesmo tipo numérico. O arranjo pode ser multidimensional.

É importante notar que esta função, embora devolva objetos do tipo ndarray, não é uma classe, e portanto não pode ser herdada. Existem outras maneiras de criar objetos que emulam o comportamento de arranjos. Abaixo descrevemos os argumentos desta função.

object
qualquer tipo iterável de Python, seja uma lista, uma tupla ou até mesmo outro arranjo. O arranjo criado terá as mesmas dimensões de object.
dtype
indica o tipo numérico dos dados armazenados no arranjo. Para especificar, basta passar a este argumento o tipo desejado (ou seja, int, float, complex, etc.). Este argumento não precisa ser especificado — se não for especificado, então o tipo será determinado automaticamente, sendo o tipo mais simples que possa abarcar toda a precisão dos números incluídos em object. Este argumento também permite o uso de descritores, que permitem trabalhar com arranjos como se fossem registros. Veja maiores informações em dtype().
copy
se este argumento for verdadeiro, então o arranjo criado será uma cópia do objeto original. Isso é útil pois as operações feitas nos arranjos criados não influenciarão os valores originais. Se não for especificado, uma cópia sempre será feita.
order
este argumento permite a fácil conversão de programas escritos em C ou FORTRAN para o NumPy. A ordem se refere à ordem em que os índices são definidos em arranjos multidimensionais. Se 'C' for passado como valor deste argumento, então a ordem de acesso é [linha, coluna] . Se 'FORTRAN' for passado como valor deste argumento, então a ordem de acesso é [coluna, linha].
subok
este parâmetro controla como sub-classes serão criadas.
ndmin
indica o menor número de dimensões que devem ser criadas a partir do objeto utilizado como inicializador.

Veja também:

arange() , linspace() , r_ , c_

Exemplos

Nestes exemplos, consideraremos que o módulo numpy foi carregado com a linha de comando from numpy import *. Se você fizer a importação de maneira diferente, não se esqueça de especificar o espaço de nomes sendo utilizado. Estes exemplos podem ser testados diretamente na linha de comando.

Para criarmos um arranjo simples, na forma de uma matriz-linha, usamos o comando abaixo. Note que o tipo dos números criados é inteiro:

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

Se desejamos criar uma matriz-coluna, utilizando números em ponto flutuante, é só passar object de maneira adequada:

>>> array([ [ 1.0 ], [ 2.0 ], [ 3.0 ] ])
array([[ 1.],
       [ 2.],
       [ 3.]])

Alternativamente, poderíamos passar o argumento dtype especificando o tipo que desejamos criar. Note que os números no objeto original são inteiros. Para demonstrar a capacidade do Python, vamos criar um arranjo de números complexos, com os quais o Python trabalha nativamente:

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

Para criar um arranjo de duas (ou mais) dimensões, basta que object seja uma lista, tupla ou qualquer outro objeto iterável com mais dimensões:

>>> array([ [ 1, 2 ],
...         [ 3, 4 ] ], dtype=float)
array([[ 1.,  2.],
       [ 3.,  4.]])
>>>

Quando criamos um arranjo multidimensional, muitas vezes nosso objeto inicial tem apenas uma dimensão. Para que o arranjo resultante tenha as dimensões desejadas, usamos o argumento ndmin. O arranjo vai continuar tendo o mesmo formato que o objeto original, mas vai ser tratado como um objeto multidimensional:

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