https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html
ndarray.data
the buffer containing the actual elements of the array. Normally, we won’t need to use this attribute because we will access the elements in an array using indexing facilities.
Ваш quickstart
описывает атрибуты ndarray
объекта, то есть массив. Но np
- это модуль numpy
. a=np.array(....)
создает объект ndarray
. Его важными атрибутами являются .shape
и .dtype
. .data
- это то, о чем вы должны знать, но редко ссылаетесь напрямую.
Лучший способ начать с NumPy, чтобы сделать массив как:
In [592]: a = np.array([[1,2],[3,4]])
In [593]: a
Out[593]:
array([[1, 2],
[3, 4]])
, которым можно манипулировать, как:
In [594]: a[1,:]
Out[594]: array([3, 4])
In [595]: a[0,1]
Out[595]: 2
In [596]: np.concatenate((a,a), axis=0)
Out[596]:
array([[1, 2],
[3, 4],
[1, 2],
[3, 4]])
In [597]: np.concatenate((a,a), axis=1)
Out[597]:
array([[1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4]])
Или, если вы хотите, чтобы сделать массив итеративно, начните с листы
In [598]: alist = []
In [599]: for i in range(2):
...: sublist = []
...: for j in range(2):
...: sublist.append(i+j)
...: alist.append(sublist)
In [600]: alist
Out[600]: [[0, 1], [1, 2]]
In [601]: a=np.array(alist)
In [602]: a
Out[602]:
array([[0, 1],
[1, 2]])
Откуда у вас возникла идея, что 'np.data' будет полезен? Похоже, что вы пропустили базовую документацию по количеству. – hpaulj
Согласно https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html – Eleftheria
Я положил это. Вы должны предложить что-то еще? Как я могу это сделать? – Eleftheria