量

class astropy.units.quantity.Quantity(value, unit=None, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)

ベースクラス: numpy.ndarray

A Quantity ある関連単位を持つ数字を表す.

なお、https：//docs.astterpy.org/en/Stability/unit/antity.htmlを参照してください。

パラメータ

value番号、

単位で与えられた単位で表されるこの量の値.もし1つが Quantity それらの配列(または任意の他のもの)は unit 属性)、新しいものを作成する Quantity オブジェクト、変換 unit 必要に応じて単位を設置する。文字列であれば、数字や Quantity デバイスが存在するかどうかに依存する.

unit単式式

入力値に関連する単位を表すオブジェクト.そうでなければならない UnitBase 対象または由来することができる units 小包です。

dtype~numpy.dtype、オプション

値の結果Numpy配列またはスカラーのデータタイプを保存する.提供されていない場合、デフォルトで任意の整数および(非数)オブジェクト入力が浮動小数点タイプに変換されない限り、入力から決定される。

copyブル値、オプション

もし True (default), then the value is copied. Otherwise, a copy will only be made if _ _array__`valueが入れ子シーケンスである場合、または明示的に所与のものを満たすためにコピーが必要な場合 ``dtype それがそうです。(拍手) False オプションは、コピーが作成されたことが知られている場合に初期化速度を加速するために、主に内部で使用される。気をつけてお使いください。)

order{‘C’，‘F’，‘A’}，オプション

配列の順序を指定する。中に示すように array それがそうです。もし入力が Quantity そして copy=False それがそうです。

subokブル値、オプション

もし False (デフォルト)、返された配列は強制されます Quantity それがそうです。そうでなければ Quantity 伝達サブクラス、またはユニットに適したサブクラス(例えば、使用される)が使用される Dex 上の u.dex(u.AA) ）。

ndmin形が整っていて、オプションです

結果配列が持つべき最小次元数を指定する.そのうちの1つは，この要求を満たすために必要に応じて形状にあらかじめ追加される.もし入力が Quantity そして copy=False それがそうです。

賃上げをする

TypeError

提供された値がPython数値タイプでない場合。

TypeError

もし提供された単位がそうでなければ Unit オブジェクトまたは解析可能な文字列ユニット

注意事項

数は数字や配列を乗算することで Unit それがそうです。Https：//docs.astterpy.org/en/Latest/Units/を参照

そうでない限り dtype パラメータは、整数または(非数)オブジェクト入力が変換されます。 float デフォルトの場合。

属性要約

cgs \	現在に戻る Quantity 例とCGSセル.
equivalencies \	デフォルトでは単位換算過程で適用される等価物リストである.
flat \	配列上の1次元反復器である.
info \	名前、記述、フォーマットなどのメタ情報のコンテナ。
isscalar \	もし…。 value スカラーであればスカラー，類似配列の対象であればFalseとなる.
si \	現在に戻る Quantity 事例としてSI単位を用いる.
unit \	A UnitBase この量の単位を表すオブジェクト.
value \	この例の数値.

方法要約

all \([axis, out, keepdims, where] )	すべての要素の計算結果がTrueであればTrueを返す.
any \([axis, out, keepdims, where] )	どの要素でもTrueを返します a 計算結果はTrueである.
argmax \([axis, out] )	与えられた軸に沿って最大値のインデックスを返す.
argmin \([axis, out] )	与えられた軸に沿って最小値のインデックスを返す.
argsort \([axis, kind, order] )	この配列をソートしたインデックスを返す.
choose \(オプション[, out, mode] )	インデックス配列を用いて1つのグループ選択から新しい配列を構築する.
decompose \([bases] )	新しいものを生成します Quantity 単位の分解に伴い。
diff \([n, axis] )
dot \(B[, out] )	2つの配列の点積。
dump \(ファイル)	配列のPICLEを指定されたファイルにダンプする.
dumps \()	配列のPickleを文字列形式で返す.
ediff1d \([to_end, to_begin] )
fill \(値)	配列をスカラー値で埋める.
insert \(OBJ，値[, axis] )	所与の軸に沿って所与のインデックスの前に値を挿入し、新しいものを返す。 Quantity 物体です。
item \(*パラメータ)	配列の要素をスカラにコピーして返す.
itemset \(*パラメータ)	スカラーを配列に挿入する(可能であれば，スカラーを配列のdtypeに変換する).
mean \([axis, dtype, out, keepdims, where] )	与えられた軸に沿った配列要素の平均値を返す.
nansum \([axis, out, keepdims] )
put \(インデックス，値[, mode] )	集 a.flat[n] = values[n] すべての人のために n 索引にあります。
round \([decimals, out] )	戻ります。 a 各要素は、所与の小数ビットに四捨五入される。
searchsorted \(v[, side, sorter] )	Aにv要素を挿入して順序を維持すべきインデックスを探す.
std \([axis, dtype, out, ddof, keepdims, where] )	配列要素の所与の軸に沿った標準偏差を返す。
take \(索引)[, axis, out, mode] )	要素からなる配列に戻ります a 与えられた指数の下で。
to \(単位[, equivalencies, copy] )	新しいのに戻ります Quantity 指定された単位を使用して作成します。
to_string \([unit, precision, format, subfmt] )	生成量とその単位の文字列表現形式.
to_value \([unit, equivalencies] )	数値は、異なる単位を使用することができる。
tobytes \([order] )	配列中の元のデータバイトを含むPythonバイトを構築する.
tofile \(FID[, sep, format] )	配列は、ファイル(デフォルト)にテキストまたはバイナリ形式で書き込まれます。
tolist \()	配列を a.ndim -階層深さネストされたPythonスカラリスト。
tostring \([order] )	互換性別名 tobytes 全く同じ行動をしています
trace \([offset, axis1, axis2, dtype, out] )	配列の対角線に沿って総和を返す.
var \([axis, dtype, out, ddof, keepdims, where] )	配列要素の所与の軸に沿った分散を返す.

属性文書

cgs

現在に戻る Quantity 例とCGSセル.その結果オブジェクトの値がスケーリングされる.

equivalencies

デフォルトでは単位換算過程で適用される等価物リストである.

flat

配列上の1次元反復器である.

これは1つに戻ります QuantityIterator 例，その事例の行動と flatiter 事例は戻ります flat Pythonのような内蔵反復器オブジェクトですが、そのサブクラスではありません。

info

名前、記述、フォーマットなどのメタ情報のコンテナ。これは，オブジェクトを表中の混合列として用いる場合に必要であるが，メタ情報を格納する一般的な方法としても利用可能である.

isscalar

もし…。 value スカラーであればスカラー，類似配列の対象であればFalseとなる.

注釈

これは numpy.isscalar その中にあります numpy.isscalar ゼロ次元配列にFALSEを返す(例えば np.array(1) )であり、これは、数が真のデジタル·スカラを表すことができないので、数量に対して真である。

si

現在に戻る Quantity 事例としてSI単位を用いる.その結果オブジェクトの値がスケーリングされる.

unit

A UnitBase この量の単位を表すオブジェクト.

value

この例の数値.

参考

to_value

与えられた単位の値を取得する.

方法文書

all(axis=None, out=None, keepdims=False, *, where=True)

すべての要素の計算結果がTrueであればTrueを返す.

参考にする numpy.all 完全な文書を得ることができます

参考

numpy.all

等価関数.

any(axis=None, out=None, keepdims=False, *, where=True)

どの要素でもTrueを返します a 計算結果はTrueである.

参考にする numpy.any 完全な文書を得ることができます

参考

numpy.any

等価関数.

argmax(axis=None, out=None)

与えられた軸に沿って最大値のインデックスを返す.

参考にする numpy.argmax 完全な文書を得ることができます

参考

numpy.argmax

等価関数.

argmin(axis=None, out=None)

与えられた軸に沿って最小値のインデックスを返す.

参考にする numpy.argmin 詳細文書については、参照されたい。

参考

numpy.argmin

等価関数.

argsort(axis=- 1, kind=None, order=None)

この配列をソートしたインデックスを返す.

参考にする numpy.argsort 完全な文書を得ることができます

参考

numpy.argsort

等価関数.

choose(choices, out=None, mode='raise')

インデックス配列を用いて1つのグループ選択から新しい配列を構築する.

参考にする numpy.choose 完全な文書を得ることができます

参考

numpy.choose

等価関数.

decompose(bases=[])

新しいものを生成します Quantity 単位の分解に伴い。分解ユニットのうち予約不可ユニットのみ(参照) astropy.units.UnitBase.decompose ）。

パラメータ

塩基.塩基 ：順番 UnitBase オプションです。序列.序列.

分解しなければならない塩基です提供されていない場合、任意の復元不可能なユニットに分解される。与えられた場合，分解結果は与えられた単位のみを含むことになる.これは1つの UnitsError もしできなかったら。

返品

newq ： Quantity量

単位分解後はこの量の新しい物体に等しい.

diff(n=1, axis=- 1)

dot(b, out=None)

2つの配列の点積。

参考にする numpy.dot 完全な文書を得ることができます

参考

numpy.dot

等価関数.

実例.

>>> a = np.eye(2)
>>> b = np.ones((2, 2)) * 2
>>> a.dot(b)
array([[2.,  2.],
       [2.,  2.]])

この配列方法を容易にリンクすることができる：

>>> a.dot(b).dot(b)
array([[8.,  8.],
       [8.,  8.]])

dump(file)

配列のPICLEを指定されたファイルにダンプする.この配列は，ickle.loadまたはnumpy.loadを用いて読み返すことができる.

パラメータ

file文字列またはパス

ダンプファイルの文字列を名前付けする.

バージョン 1.17.0 で変更: pathlib.Path 今相手を受け入れます。

dumps()

配列のPickleを文字列形式で返す.Loadle.loadsやnumpy.loadsは文字列を配列に変換する.

パラメータ

None

ediff1d(to_end=None, to_begin=None)

fill(value)

配列をスカラー値で埋める.

パラメータ

valueスカラー.

全ての要素が a この値が割り当てられる.

実例.

>>> a = np.array([1, 2])
>>> a.fill(0)
>>> a
array([0, 0])
>>> a = np.empty(2)
>>> a.fill(1)
>>> a
array([1.,  1.])

insert(obj, values, axis=None)

所与の軸に沿って所与のインデックスの前に値を挿入し、新しいものを返す。 Quantity 物体です。

これは薄い包装紙です numpy.insert 機能します。

パラメータ

obj整型、整型スライス、または整型配列

オブジェクトは、その前の1つまたは複数のインデックスを定義する values 挿入されています。

valuesアレイ式.

挿入する値です。もしタイプが values 数とは違います values マッチングタイプに変換します。 values その形は以下の単位で適切な放送を行うことができるようになるはずです values この数量と一致しなければなりません。

axis形が整っていて、オプションです

挿入された軸に沿って values それがそうです。もし…。 axis Noneであれば，挿入前に土方量アレイを展開する.

返品

out ： Quantity量

以下の内容を持つ数量コピー values 挿入されています。挿入は行われないことに注意してください：新しい土方量アレイに戻ります。

実例.

>>> import astropy.units as u
>>> q = [1, 2] * u.m
>>> q.insert(0, 50 * u.cm)
<Quantity [ 0.5,  1.,  2.] m>

>>> q = [[1, 2], [3, 4]] * u.m
>>> q.insert(1, [10, 20] * u.m, axis=0)
<Quantity [[  1.,  2.],
           [ 10., 20.],
           [  3.,  4.]] m>

>>> q.insert(1, 10 * u.m, axis=1)
<Quantity [[  1., 10.,  2.],
           [  3., 10.,  4.]] m>

item(*args)

配列の要素をスカラにコピーして返す.

像 item() それを除いていつも1つ戻ってきます Quantity Pythonスカラーではありません

itemset(*args)

スカラーを配列に挿入する(可能であれば，スカラーを配列のdtypeに変換する).

少なくとも1つのパラメータが必要であり，最後のパラメータを item それがそうです。そしてどうすればいいのでしょう？ a.itemset(*args) 同じだが比は a[args] = item それがそうです。これはスカラー値でなければなりません args 配列の中の単一の項目を選択しなければならない a それがそうです。

パラメータ

*args立論.

もし1つのパラメータがあれば、スカラは、大文字だけで使用されます a サイズは1.2つのパラメータがある：最後のパラメータが設定される値であり、スカラでなければならない場合、第1のパラメータは、単一の配列要素位置を指定する。整数かタプルかです

注意事項

索引文法と比較して itemset 中の特定の位置にスカラーを置くことで，速度を向上させる. ndarray もしあなたがそうしなければならないなら。しかし，通常は，他の問題に加えて，コードの外観を複雑にすることを奨励しない.また、使用している itemset (に) item )ループ内では、各ループ反復時に属性を探索することを回避するために、ローカル変数にメソッドが与えられることを確実にしてください。

実例.

>>> np.random.seed(123)
>>> x = np.random.randint(9, size=(3, 3))
>>> x
array([[2, 2, 6],
       [1, 3, 6],
       [1, 0, 1]])
>>> x.itemset(4, 0)
>>> x.itemset((2, 2), 9)
>>> x
array([[2, 2, 6],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 9]])

mean(axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False, *, where=True)

与えられた軸に沿った配列要素の平均値を返す.

参考にする numpy.mean 完全な文書を得ることができます

参考

numpy.mean

等価関数.

nansum(axis=None, out=None, keepdims=False)

put(indices, values, mode='raise')

集 a.flat[n] = values[n] すべての人のために n 索引にあります。

参考にする numpy.put 完全な文書を得ることができます

参考

numpy.put

等価関数.

round(decimals=0, out=None)

戻ります。 a 各要素は、所与の小数ビットに四捨五入される。

参考にする numpy.around 完全な文書を得ることができます

参考

numpy.around

等価関数.

searchsorted(v, side='left', sorter=None)

Aにv要素を挿入して順序を維持すべきインデックスを探す.

完全文書については、ご参照ください numpy.searchsorted

参考

numpy.searchsorted

等価関数.

std(axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=False, *, where=True)

配列要素の所与の軸に沿った標準偏差を返す。

参考にする numpy.std 完全な文書を得ることができます

参考

numpy.std

等価関数.

take(indices, axis=None, out=None, mode='raise')

要素からなる配列に戻ります a 与えられた指数の下で。

参考にする numpy.take 完全な文書を得ることができます

参考

numpy.take

等価関数.

to(unit, equivalencies=[], copy=True)

新しいのに戻ります Quantity 指定された単位を使用して作成します。

パラメータ

unit単式式

変換する単位のオブジェクトを表す.そうでなければならない UnitBase 対象または由来することができる units 小包です。

equivalenciesメタグループリスト

単位が直接変換できない場合に試みる等価対リスト.参照してください 等価物. それがそうです。提供されていなければ [] クラスのデフォルト等価項が使用されます(場合 Quantity しかし、サブクラスに設定することができます) None 等価物は全く適用されず、全体的にもコンテキストでもいかなるセットも適用されない。

copyブル値、オプション

もし True (デフォルト値)、値をコピーします。そうでなければ、必要な時にのみコピーされる。

参考

to_value

与えられた単位の値を取得する.

to_string(unit=None, precision=None, format=None, subfmt=None)

生成量とその単位の文字列表現形式.

この関数の行動は numpy.set_printoptions 関数とその様々なキーワード。この点の例外は threshold キーワード、そのキーワードは [units.quantity] 配置項. latex_array_threshold それがそうです。これは、Numpyデフォルト値1000がほとんどのブラウザに大きすぎるため、個別に処理されます。

パラメータ

unitユニット式、オプション

単位を指定する。提供されていない場合、初期化量のための単位が使用される。

precision数字、オプション

小数精度のレベル。もし…。 None または提供されていない場合は、NumPy印刷オプションによって決定される。

format文字列、オプション

結果のフォーマット。提供されていない場合は，未修飾文字列を返す.サポートの値は、

• “LaTeX”：LaTeX形式の文字列を返す

subfmt文字列、オプション

結果のサブフォーマット。現在、format=“LaTeX”にのみ使用されています。サポートの値は、

• ‘inline’：使用 $ ... $ 区切りとして。

• ‘display’：使用 $\displaystyle ... $ 区切りとして。

返品

応力.応力

この数の内容を含む文字列

to_value(unit=None, equivalencies=[])

数値は、異なる単位を使用することができる。

パラメータ

unitユニット式、オプション

一定の値を与えるべき単位。与えられていなければ None 現在の単位を使用する.

equivalenciesタプルリスト、オプション

単位が直接変換できない場合に試みる等価ペアリスト(参照 等価物. )である。提供されていなければ [] クラスのデフォルト等価項が使用されます(場合 Quantity ただし，サブクラスに設定することができる).もし…。 None 等価物は全く適用されず、全体的にもコンテキストでもいかなるセットも適用されない。

返品

valueNdarrayまたはスカラー

指定された単位で表される値。配列に対して，単位変換が必要でなければ，これはデータのビューとなる.

参考

to

新しいインスタンスは、異なるユニットで取得される。

tobytes(order='C')

配列中の元のデータバイトを含むPythonバイトを構築する.

Pythonバイトを構築し、データメモリの元のコンテンツのコピーを表示します。デフォルトの場合，BytesオブジェクトはC順に生成される.このたびの理由は order パラメータ

バージョン 1.9.0 で追加.

パラメータ

order{‘C’，‘F’，‘A’}，オプション

Bytesオブジェクトのメモリレイアウトを制御する.“C”はC注文を表し、“F”はF注文を表し、“A”(略称は Any )は‘F’を表し，もし a Fortranが連続しているが，そうでなければ‘C’である.デフォルト値は‘C’である.

返品

sバイト数.

以下のコピーのPythonバイトを表示します。 a 元のデータです。

実例.

>>> x = np.array([[0, 1], [2, 3]], dtype='<u2')
>>> x.tobytes()
b'\x00\x00\x01\x00\x02\x00\x03\x00'
>>> x.tobytes('C') == x.tobytes()
True
>>> x.tobytes('F')
b'\x00\x00\x02\x00\x01\x00\x03\x00'

tofile(fid, sep='', format='%s')

配列は、ファイル(デフォルト)にテキストまたはバイナリ形式で書き込まれます。

データは常に“C”順に書き込まれています a それがそうです。この方法で生成されたデータは，関数from file()を用いて回復することができる.

パラメータ

fidファイル、文字列、またはパス

開いたファイルオブジェクトまたはファイル名を含む文字列。

バージョン 1.17.0 で変更: pathlib.Path 今相手を受け入れます。

sep応力.応力

テキスト出力のための配列項間のデリミタ.“”(空)であればバイナリファイルに書き込み，それに相当する. file.write(a.tobytes()) それがそうです。

format応力.応力

テキストファイルが出力するフォーマットされた文字列。配列内の各エントリはテキストにフォーマットされ、方法は、まず最も近いPythonタイプに変換し、“Format”%Itemを使用します。

注意事項

これは配列データを高速に格納するための便利な関数である.文字順序や精度に関する情報が失われるため，アーカイブデータや異なる文字順序を持つ計算機間でデータを転送しようとするファイルに対しては，この方法はあまり選択できない.いくつかの問題は、速度およびファイルサイズを犠牲にしてデータをテキストファイルとして出力することによって克服することができる。

Fidがファイルオブジェクトの場合，配列内容は直接ファイルに書き込まれ，ファイルオブジェクトを迂回する. write 方法です。したがって、tofileは、圧縮ファイルオブジェクト(例えば、GzipFile)またはサポートされていない類似ファイルをサポートするオブジェクトと共に使用することができない。 fileno() (例えば、BytesIO)。

tolist()

配列を a.ndim -階層深さネストされたPythonスカラリスト。

配列データのコピーを(ネストされた)Pythonリスト形式で返します。プロパティは、データ項目を最も近い互換性内蔵Pythonタイプに変換します。 item 機能します。

もし a.ndim 0であれば、ネストリストの深さは0であるため、リストではなく、簡単なPythonスカラです。

パラメータ

none

返品

yオブジェクト、またはオブジェクトリスト、またはオブジェクトリスト、または...

入れ子可能な配列要素リスト。

注意事項

アレイは以下のように再作成できます a = np.array(a.tolist()) しかし，これは場合によっては精度を失う可能性があるにもかかわらず.

実例.

1次元アレイでは a.tolist() ほとんどと list(a) それを除いて tolist NumpyスカラをPythonスカラに変更します：

>>> a = np.uint32([1, 2])
>>> a_list = list(a)
>>> a_list
[1, 2]
>>> type(a_list[0])
<class 'numpy.uint32'>
>>> a_tolist = a.tolist()
>>> a_tolist
[1, 2]
>>> type(a_tolist[0])
<class 'int'>

また、2 Dアレイでは、 tolist 再帰的適用：

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> list(a)
[array([1, 2]), array([3, 4])]
>>> a.tolist()
[[1, 2], [3, 4]]

この再帰の基本的な状況は0 D配列である.

>>> a = np.array(1)
>>> list(a)
Traceback (most recent call last):
  ...
TypeError: iteration over a 0-d array
>>> a.tolist()
1

tostring(order='C')

互換性別名 tobytes 全く同じ行動をしています

名前が何であろうと戻ってきます bytes 注釈 str s.

バージョン 1.19.0 で非推奨.

trace(offset=0, axis1=0, axis2=1, dtype=None, out=None)

配列の対角線に沿って総和を返す.

参考にする numpy.trace 完全な文書を得ることができます

参考

numpy.trace

等価関数.

var(axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=False, *, where=True)

配列要素の所与の軸に沿った分散を返す.

参考にする numpy.var 完全な文書を得ることができます

参考

numpy.var

等価関数.