NumPy 创建数组
ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外,也可以通过以下几种方式来创建。
numpy.empty
numpy.empty 方法用来创建一个指定形状(shape)、数据类型(dtype)且未初始化的数组:
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
参数说明:
参数 | 描述 |
---|---|
shape | 数组形状 |
dtype | 数据类型,可选 |
order | 有"C"和"F"两个选项,分别代表,行优先和列优先,在计算机内存中的存储元素的顺序。 |
下面是一个创建空数组的实例:
实例
import numpy as np
x = np.empty([3,2], dtype = int)
print (x)
输出结果为:
[[ 6917529027641081856 5764616291768666155] [ 6917529027641081859 -5764598754299804209] [ 4497473538 844429428932120]]
注意 − 数组元素为随机值,因为它们未初始化。
numpy.zeros
创建指定大小的数组,数组元素以 0 来填充:
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
参数说明:
参数 | 描述 |
---|---|
shape | 数组形状 |
dtype | 数据类型,可选 |
order | 'C' 用于 C 的行数组,或者 'F' 用于 FORTRAN 的列数组 |
实例
import numpy as np
# 默认为浮点数
x = np.zeros(5)
print(x)
# 设置类型为整数
y = np.zeros((5,), dtype = np.int)
print(y)
# 自定义类型
z = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')])
print(z)
输出结果为:
[0. 0. 0. 0. 0.] [0 0 0 0 0] [[(0, 0) (0, 0)] [(0, 0) (0, 0)]]
numpy.ones
创建指定形状的数组,数组元素以 1 来填充:
numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')
参数说明:
参数 | 描述 |
---|---|
shape | 数组形状 |
dtype | 数据类型,可选 |
order | 'C' 用于 C 的行数组,或者 'F' 用于 FORTRAN 的列数组 |
实例
import numpy as np
# 默认为浮点数
x = np.ones(5)
print(x)
# 自定义类型
x = np.ones([2,2], dtype = int)
print(x)
输出结果为:
[1. 1. 1. 1. 1.] [[1 1] [1 1]]
psztswcbyy
psz***cbyy@gmail.com
Numpy 创建标准正态分布数组:
输出结果为:
psztswcbyy
psz***cbyy@gmail.com
psztswcbyy
psz***cbyy@gmail.com
Numpy 创建随机分布整数型数组。
利用 randint([low,high],size) 创建一个整数型指定范围在 [low.high] 之间的数组:
输出结果为:
psztswcbyy
psz***cbyy@gmail.com
zhi_007
149***532@qq.com
1、 arange 创建数组
输出:
2、 eye 创建对角矩阵数组
输出:
zhi_007
149***532@qq.com