numpy.polynomial.hermite_e.hermex#
- polynomial.hermite_e.hermex = array([0, 1])#
陣列物件表示固定大小項目的多維同質陣列。關聯的資料類型物件描述陣列中每個元素的格式（其位元組順序、在記憶體中佔用多少位元組、它是整數、浮點數或其他內容等等）。
應使用
array、zeros或empty建構陣列（請參閱下方的「另請參閱」章節）。此處給出的參數是指用於實例化陣列的低階方法 (ndarray(…))。如需更多資訊，請參閱
numpy模組並檢查陣列的方法和屬性。- 參數:
- （適用於 __new__ 方法；請參閱下方的「注意事項」）
- shape整數元組
已建立陣列的形狀。
- dtype資料類型，選用
任何可以解釋為 numpy 資料類型的物件。
- buffer公開緩衝區介面的物件，選用
用於以資料填滿陣列。
- offset整數，選用
緩衝區中陣列資料的偏移量。
- strides整數元組，選用
記憶體中資料的步幅。
- order{‘C’, ‘F’}，選用
列優先 (C 風格) 或行優先 (Fortran 風格) 順序。
另請參閱
array建構陣列。
zeros建立一個陣列，其每個元素均為零。
empty建立一個陣列，但使其已配置的記憶體保持不變（即，它包含「垃圾」）。
dtype建立資料類型。
numpy.typing.NDArray相對於其 通用 的 ndarray 別名
dtype.type。
注意事項
有兩種使用
__new__建立陣列的模式不需要
__init__方法，因為在__new__方法之後，陣列已完全初始化。範例
這些範例說明了低階
ndarray建構函式。請參閱上方「另請參閱」章節，以了解更輕鬆的 ndarray 建構方式。第一種模式，buffer 為 None
>>> import numpy as np >>> np.ndarray(shape=(2,2), dtype=float, order='F') array([[0.0e+000, 0.0e+000], # random [ nan, 2.5e-323]])
第二種模式
>>> np.ndarray((2,), buffer=np.array([1,2,3]), ... offset=np.int_().itemsize, ... dtype=int) # offset = 1*itemsize, i.e. skip first element array([2, 3])
- 屬性:
- Tndarray
陣列的轉置。
- databuffer
陣列的元素，在記憶體中。
- dtypedtype 物件
描述陣列中元素的格式。
- flagsdict
包含與記憶體使用相關資訊的字典，例如 'C_CONTIGUOUS'、'OWNDATA'、'WRITEABLE' 等。
- flatnumpy.flatiter 物件
陣列的扁平化版本，作為迭代器。迭代器允許賦值，例如
x.flat = 3（請參閱ndarray.flat以取得賦值範例；待辦事項）。- imagndarray
陣列的虛部。
- realndarray
陣列的實部。
- size整數
陣列中的元素數量。
- itemsize整數
每個陣列元素在位元組中的記憶體使用量。
- nbytes整數
儲存陣列資料所需的總位元組數，即
itemsize * size。- ndim整數
陣列的維度數量。
- shape整數元組
shapetuple of ints
- strides整數元組
在記憶體中從一個元素移動到下一個元素所需的步長。例如，C 順序中類型為
int16的連續(3, 4)陣列的步幅為(8, 2)。這表示在記憶體中從一個元素移動到另一個元素需要跳躍 2 個位元組。若要從一列移動到另一列，則一次需要跳躍 8 個位元組 (2 * 4)。- ctypesctypes 物件
類別，包含與 ctypes 互動所需的陣列屬性。
- basendarray
如果陣列是另一個陣列的檢視，則該陣列是其 base（除非該陣列也是檢視）。base 陣列是實際儲存陣列資料的位置。