Quick References

Data type

Type	Name	Bytes	Description
bool	b	1	Boolean (True or False) stored as a byte
int	l	4-8	Platform (long) integer (normally either int32 or int64)
intp	p	4-8	Integer used for indexing (normally either int32 or int64)
int8	i1	1	Byte (-128 to 127)
int16	i2	2	Integer (-32768 to 32767)
int32	i4	4	Integer (-2147483648 to 2147483647)
int64	i8	8	Integer (-9223372036854775808 to 9223372036854775807)
uint8	u1	1	Unsigned integer (0 to 255)
uint16	u2	2	Unsigned integer (0 to 65535)
uint32	u4	4	Unsigned integer (0 to 4294967295)
uint64	u8	8	Unsigned integer (0 to 18446744073709551615)
float	f8	8	Shorthand for float64
float16	f2	2	Half precision float: sign bit, 5 bits exponent, 10 bits mantissa
float32	f	4	Single precision float: sign bit, 8 bits exponent, 23 bits mantissa
float64	d	8	Double precision float: sign bit, 11 bits exponent, 52 bits mantissa
complex	c16	16	Shorthand for complex128.
complex64	c8	8	Complex number, represented by two 32-bit floats
complex128	c16	16	Complex number, represented by two 64-bit floats

bool, int, float, and complex are understood, but named np.bool_ with an additional underscore in NumPy. Additionally the names such as intc, long, or double used in the C programming language are defined.

Creation

Z = np.zeros(9)

┌───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┐
│ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │
└───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┘

Z = np.ones(9)

┌───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┐
│ 1 │ 1 │ 1 │ 1 │ 1 │ 1 │ 1 │ 1 │ 1 │
└───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┘

Z = np.array([1,0,0,0,0,0,0,1,0])

┌───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┐
│ 1 │ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │ 1 │ 0 │
└───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┘

Z = 2*np.ones(9)

┌───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┐
│ 2 │ 2 │ 2 │ 2 │ 2 │ 2 │ 2 │ 2 │ 2 │
└───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┘

Z = np.arange(9)

┌───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┐
│ 0 │ 1 │ 2 │ 3 │ 4 │ 5 │ 6 │ 7 │ 8 │
└───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┘

Z = np.arange(9).reshape(9,1)

┌───┐
│ 0 │
├───┤
│ 1 │
├───┤
│ 2 │
├───┤
│ 3 │
├───┤
│ 4 │
├───┤
│ 5 │
├───┤
│ 6 │
├───┤
│ 7 │
├───┤
│ 8 │
└───┘

Z = np.arange(9).reshape(3,3)

┌───┬───┬───┐
│ 0 │ 1 │ 2 │
├───┼───┼───┤
│ 3 │ 4 │ 5 │
├───┼───┼───┤
│ 6 │ 7 │ 8 │
└───┴───┴───┘

Z = np.random.randint(0,9,(3,3))

┌───┬───┬───┐
│ 4 │ 5 │ 7 │
├───┼───┼───┤
│ 0 │ 2 │ 6 │
├───┼───┼───┤
│ 8 │ 4 │ 0 │
└───┴───┴───┘

Z = np.linspace(0, 1, 5)

┌──────┬──────┬──────┬──────┬──────┐
│ 0.00 │ 0.25 │ 0.50 │ 0.75 │ 1.00 │
└──────┴──────┴──────┴──────┴──────┘

np.mgrid[0:3,0:3]

┌───┬───┬───┐   ┌───┬───┬───┐
│ 0 │ 0 │ 0 │   │ 0 │ 1 │ 2 │
├───┼───┼───┤   ├───┼───┼───┤
│ 1 │ 1 │ 1 │   │ 0 │ 1 │ 2 │
├───┼───┼───┤   ├───┼───┼───┤
│ 2 │ 2 │ 2 │   │ 0 │ 1 │ 2 │
└───┴───┴───┘   └───┴───┴───┘

Indexing

Z = np.arange(9).reshape(3,3)
Z[0,0]

┏━━━┓───┬───┐   ┏━━━┓
┃ 0 ┃ 1 │ 2 │ → ┃ 0 ┃ (scalar)
┗━━━┛───┼───┤   ┗━━━┛
│ 3 │ 4 │ 5 │
├───┼───┼───┤
│ 6 │ 7 │ 8 │
└───┴───┴───┘

Z = np.arange(9).reshape(3,3)
Z[-1,-1]

┌───┬───┬───┐
│ 0 │ 1 │ 2 │
├───┼───┼───┤
│ 3 │ 4 │ 5 │
├───┼───┏━━━┓   ┏━━━┓
│ 6 │ 7 ┃ 8 ┃ → ┃ 8 ┃ (scalar)
└───┴───┗━━━┛   ┗━━━┛

Z = np.arange(9).reshape(3,3)
Z[1]

┌───┬───┬───┐
│ 0 │ 1 │ 2 │
┏━━━┳━━━┳━━━┓   ┏━━━┳━━━┳━━━┓
┃ 3 ┃ 4 ┃ 5 ┃ → ┃ 3 ┃ 4 ┃ 5 ┃
┗━━━┻━━━┻━━━┛   ┗━━━┻━━━┻━━━┛
│ 6 │ 7 │ 8 │      (view)
└───┴───┴───┘

Z = np.arange(9).reshape(3,3)
Z[:,2]

┌───┬───┏━━━┓   ┏━━━┓
│ 0 │ 1 ┃ 2 ┃   ┃ 2 ┃
├───┼───┣━━━┫   ┣━━━┫
│ 3 │ 4 ┃ 5 ┃ → ┃ 5 ┃ (view)
├───┼───┣━━━┫   ┣━━━┫
│ 6 │ 7 ┃ 8 ┃   ┃ 8 ┃
└───┴───┗━━━┛   ┗━━━┛

Z = np.arange(9).reshape(3,3)
Z[1:,1:]

┌───┬───┬───┐
│ 0 │ 1 │ 2 │    (view)
├───┏━━━┳━━━┓   ┏━━━┳━━━┓
│ 3 ┃ 4 ┃ 5 ┃   ┃ 4 ┃ 5 ┃
├───┣━━━╋━━━┫ → ┣━━━╋━━━┫
│ 6 ┃ 7 ┃ 8 ┃   ┃ 7 ┃ 8 ┃
└───┗━━━┻━━━┛   ┗━━━┻━━━┛

Z = np.arange(9).reshape(3,3)
Z[::2,::2]

┏━━━┓───┏━━━┓   ┏━━━┳━━━┓
┃ 0 ┃ 1 ┃ 2 ┃   ┃ 0 ┃ 2 ┃
┗━━━┛───┗━━━┛ → ┣━━━╋━━━┫
│ 3 │ 4 │ 5 │   ┃ 6 ┃ 8 ┃
┏━━━┓───┏━━━┓   ┗━━━┻━━━┛
┃ 6 ┃ 7 ┃ 8 ┃    (view)
┗━━━┛───┗━━━┛

Z = np.arange(9).reshape(3,3)
Z[[0,1],[0,2]]

┏━━━┓───┬───┐
┃ 0 ┃ 1 │ 2 │
┗━━━┛───┏━━━┓   ┏━━━┳━━━┓
│ 3 │ 4 ┃ 5 ┃ → ┃ 0 ┃ 5 ┃
├───┼───┗━━━┛   ┗━━━┻━━━┛
│ 6 │ 7 │ 8 │    (copy)
└───┴───┴───┘

Reshaping

Z = np.array([0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0])

┌───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┏━━━┓───┐
│ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │ 0 ┃ 1 ┃ 0 │
└───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┴───┗━━━┛───┘

Z = np.array([0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0]).reshape(12,1)

┌───┐
│ 0 │
├───┤
│ 0 │
├───┤
│ 0 │
├───┤
│ 0 │
├───┤
│ 0 │
├───┤
│ 0 │
├───┤
│ 0 │
├───┤
│ 0 │
├───┤
│ 0 │
├───┤
│ 0 │
┏━━━┓
┃ 1 ┃
┗━━━┛
│ 0 │
└───┘

Z = np.array([0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0]).reshape(3,4)

┌───┬───┬───┬───┐
│ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │
├───┼───┼───┼───┤
│ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │
├───┼───┏━━━┓───┤
│ 0 │ 0 ┃ 1 ┃ 0 │
└───┴───┗━━━┛───┘

Z = np.array([0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0]).reshape(4,3)

┌───┬───┬───┐
│ 0 │ 0 │ 0 │
├───┼───┼───┤
│ 0 │ 0 │ 0 │
├───┼───┼───┤
│ 0 │ 0 │ 0 │
├───┏━━━┓───┤
│ 0 ┃ 1 ┃ 0 │
└───┗━━━┛───┘

Z = np.array([0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0]).reshape(6,2)

┌───┬───┐
│ 0 │ 0 │
├───┼───┤
│ 0 │ 0 │
├───┼───┤
│ 0 │ 0 │
├───┼───┤
│ 0 │ 0 │
├───┼───┤
│ 0 │ 0 │
┏━━━┓───┤
┃ 1 ┃ 0 │
┗━━━┛───┘

Z = np.array([0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0]).reshape(2,6)

┌───┬───┬───┬───┬───┬───┐
│ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │ 0 │
├───┼───┼───┼───┏━━━┓───┤
│ 0 │ 0 │ 0 │ 0 ┃ 1 ┃ 0 │
└───┴───┴───┴───┗━━━┛───┘

Broadcasting

Z1 = np.arange(9).reshape(3,3)
Z2 = 1
Z1 + Z2

┌───┬───┬───┐   ┌───┐   ┌───┬───┬───┐   ┏━━━┓───┬───┐   ┌───┬───┬───┐
│ 0 │ 1 │ 2 │ + │ 1 │ = │ 0 │ 1 │ 2 │ + ┃ 1 ┃ 1 │ 1 │ = │ 1 │ 2 │ 3 │
├───┼───┼───┤   └───┘   ├───┼───┼───┤   ┗━━━┛───┼───┤   ├───┼───┼───┤
│ 3 │ 4 │ 5 │           │ 3 │ 4 │ 5 │   │ 1 │ 1 │ 1 │   │ 4 │ 5 │ 6 │
├───┼───┼───┤           ├───┼───┼───┤   ├───┼───┼───┤   ├───┼───┼───┤
│ 6 │ 7 │ 8 │           │ 6 │ 7 │ 8 │   │ 1 │ 1 │ 1 │   │ 7 │ 8 │ 9 │
└───┴───┴───┘           └───┴───┴───┘   └───┴───┴───┘   └───┴───┴───┘

Z1 = np.arange(9).reshape(3,3)
Z2 = np.arange(3)[::-1].reshape(3,1)
Z1 + Z2

┌───┬───┬───┐   ┌───┐   ┌───┬───┬───┐   ┏━━━┓───┬───┐   ┌───┬───┬───┐
│ 0 │ 1 │ 2 │ + │ 2 │ = │ 0 │ 1 │ 2 │ + ┃ 2 ┃ 2 │ 2 │ = │ 2 │ 3 │ 4 │
├───┼───┼───┤   ├───┤   ├───┼───┼───┤   ┣━━━┫───┼───┤   ├───┼───┼───┤
│ 3 │ 4 │ 5 │   │ 1 │   │ 3 │ 4 │ 5 │   ┃ 1 ┃ 1 │ 1 │   │ 4 │ 5 │ 6 │
├───┼───┼───┤   ├───┤   ├───┼───┼───┤   ┣━━━┫───┼───┤   ├───┼───┼───┤
│ 6 │ 7 │ 8 │   │ 0 │   │ 6 │ 7 │ 8 │   ┃ 0 ┃ 0 │ 0 │   │ 6 │ 7 │ 8 │
└───┴───┴───┘   └───┘   └───┴───┴───┘   ┗━━━┛───┴───┘   └───┴───┴───┘

Z1 = np.arange(9).reshape(3,3)
Z2 = np.arange(3)[::-1]
Z1 + Z2

┌───┬───┬───┐   ┌───┬───┬───┐   ┌───┬───┬───┐   ┏━━━┳━━━┳━━━┓   ┌───┬───┬───┐
│ 0 │ 1 │ 2 │ + │ 2 │ 1 │ 0 │ = │ 0 │ 1 │ 2 │ + ┃ 2 ┃ 1 ┃ 0 ┃ = │ 2 │ 2 │ 2 │
├───┼───┼───┤   └───┴───┴───┘   ├───┼───┼───┤   ┗━━━┻━━━┻━━━┛   ├───┼───┼───┤
│ 3 │ 4 │ 5 │                   │ 3 │ 4 │ 5 │   │ 2 │ 1 │ 0 │   │ 5 │ 5 │ 5 │
├───┼───┼───┤                   ├───┼───┼───┤   ├───┼───┼───┤   ├───┼───┼───┤
│ 6 │ 7 │ 8 │                   │ 6 │ 7 │ 8 │   │ 2 │ 1 │ 0 │   │ 8 │ 8 │ 8 │
└───┴───┴───┘                   └───┴───┴───┘   └───┴───┴───┘   └───┴───┴───┘

Z1 = np.arange(3).reshape(3,1)
Z2 = np.arange(3).reshape(1,3)
Z1 + Z2

┌───┐   ┌───┬───┬───┐   ┏━━━┓───┬───┐   ┏━━━┳━━━┳━━━┓   ┌───┬───┬───┐
│ 0 │ + │ 0 │ 1 │ 2 │ = ┃ 0 ┃ 0 │ 0 │ + ┃ 0 ┃ 1 ┃ 2 ┃ = │ 0 │ 1 │ 2 │
├───┤   └───┴───┴───┘   ┣━━━┫───┼───┤   ┗━━━┻━━━┻━━━┛   ├───┼───┼───┤
│ 1 │                   ┃ 1 ┃ 1 │ 1 │   │ 0 │ 1 │ 2 │   │ 1 │ 2 │ 3 │
├───┤                   ┣━━━┫───┼───┤   ├───┼───┼───┤   ├───┼───┼───┤
│ 2 │                   ┃ 2 ┃ 2 │ 2 │   │ 0 │ 1 │ 2 │   │ 2 │ 3 │ 4 │
└───┘                   ┗━━━┛───┴───┘   └───┴───┴───┘   └───┴───┴───┘