numpy.ndarray — NumPy v2.3 Manual
numpy.ndarray# class numpy.ndarray(shape, dtype=float, buffer=None, offset=0, strides=None, order=None)[source]# An array object represents a multidimensional, homogeneous array of fixed-size items. An associated data-type object describes the format of each element in the array (its byte-order, how many bytes it occupies in memory, whether it is an integer, a floating point number, or something e
Pythonのリストと配列とnumpy.ndarrayの違いと使い分け | note.nkmk.me
Pythonには、組み込み型としてリストlist、標準ライブラリに配列arrayが用意されている。さらに数値計算ライブラリNumPyをインストールすると、多次元配列numpy.ndarrayを使うこともできる。 それぞれの違いと使い分けについて説明する。表（テーブル）で表現されるような二次元データを扱うのに便利なデータ分析ライブラリpandasについても最後に少し触れる。 リストと配列とnumpy.ndarrayの違い リスト - list リストlistの主な特徴は以下の通り。 組み込み型であり、何もimportせずに使える 異なる型を格納できる リストのリストによって多次元配列を表現することも可能 狭義の配列とは異なるが、配列ライクな簡単な処理を行うのであればリストlistで十分な場合が多い l = ['apple', 100, 0.123] print(l) # ['apple',
numpy.ndarray.size — NumPy v2.1 Manual
numpy.ndarray.size# attribute ndarray.size# Number of elements in the array. Equal to np.prod(a.shape), i.e., the product of the array’s dimensions. Notes a.size returns a standard arbitrary precision Python integer. This may not be the case with other methods of obtaining the same value (like the suggested np.prod(a.shape), which returns an instance of np.int_), and may be relevant if the value i
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numpy.ndarray.shape — NumPy v2.2 Manual
numpy.ndarray.astype — NumPy v2.2 Manual
