ndarray(),python ndarray转换为array
本文主要介绍了NDArray与numpy.ndarray相互转换的方法，具有很好的参考价值。希望对大家有帮助。如有错误或不足之处，请不吝赐教。
目录
NDArray和NumPy.ndarray相互转换。NumPy和ndaray介绍。numpy简介。数组数组
NDArray与numpy.ndarray互相转换
将numpy作为np导入
从mxnet导入nd
# numpy.ndarray变成mx。多维数组
Np_val=np.array([1，2，3]) #定义一个numpy.ndarray
Nd_val=nd.array(np_val) #深层复制
# NDArray变成numpy.ndarray
np_val_=nd_val.asnumpy()
NumPy与ndarray简介
NumPy简介
NumPy的全称是Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，包括：
一个强大的n维数组对象n array；成熟(广播)函数库；集成C/C和Fortran代码的工具包；实用线性代数，傅立叶变换和随机数生成函数NumPy的优点：
对于同样的数值计算任务，使用NumPy要比直接写Python代码方便得多；NumPy中数组的存储效率和输入输出性能远优于Python中等价的基础数据结构，能够提升的性能与数组中的元素成正比；NumPy的大部分代码都是用C语言编写的，其底层算法在设计上有着出色的表现，这使得NumPy的效率比纯Python代码要高很多。当然，NumPy也有它的缺点，因为NumPy使用内存映射文件来达到最佳的数据读写性能，内存的大小限制了它对太字节文件的处理；另外，NumPy数组不如Python提供的list容器那么通用。所以在科学计算以外的领域，NumPy的优势并不是那么明显。
数组ndarray
NumPy最重要的特性之一是它的N维数组对象(即ndarray)，这是一个快速灵活的大型数据集容器。该对象由两部分组成：
实际数据；描述这些数据的元数据；大多数数组操作只修改元数据部分，而不改变底层的实际数据。数组的维数称为秩。简单来说，如果你需要得到数组中某个特定元素所需的坐标个数，比如A是一个234的矩阵，你必须给你索引中的一个元素三个坐标a[x，y，z]，那么它的维数就是3。轴可以理解为数组空间的划分。以数组A为例。如果我们以0为轴，那么A可以看成是一个由两个元素组成的数组，每个元素都是一个34的数组。
我们可以直接把数组看成一种新的数据类型，就像list、tuple、dict一样，但是数组中的所有元素必须是同一种类型。Python支持整数、浮点、复数，但是这些类型还不足以满足科学计算的需要，所以在NumPy中加入了很多其他的数据类型，比如bool、inti、int64、float32、complex64等。同时，它还具有许多独特的属性和方法。
常用ndarray属性：
Dtype描述数组元素的类型。
由shapetuple表示的元组数组形状。
ndim数组的维数
大小数组中的元素数
内存中msize数组中元素的字节数
t数组的转置
返回一个数组的迭代器。为flat赋值将导致整个数组的元素被覆盖。
Real/imag给出复数数组的实部/虚部
nbytes数组占用的存储空间
常用ndarray方法：
Resh (…)返回给定形状的数组的副本。resize(…)返回具有给定形状的数组，并且原始数组的形状会改变。flatten()/ravel()返回一个展平的数组，原始数组不变astype(dtype)返回指定元素类型的数组副本fill()将所有数组元素设置为标量值sum/Prod()计算所有数组元素的和/积mean()/var()/std()返回数组元素的均值/方差/标准差max()/min()/ptp()/median()。取值范围/中位数argmax()/argmin()并返回最大值/最小值的索引sort()对数组进行排序。axis指定排序的轴；Kind指定了排序算法，默认是quick sorting view()/copy()视图创建一个指向相同数据的新数组对象；Copy是对list()的深度复制，将一个数组完全变成一个列表。注意直接使用list(array)和compress()返回由满足条件的元素组成的数组的区别。以上是个人经验，希望大家给我们一个参考，支持热门的IT软件开发工作室。
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