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2.2 Numpy 的创建 array

2.2 Numpy 的创建 array

作者: 吴国友 | 来源:发表于2019-02-21 15:46 被阅读0次

    学习资料:

    • 创建 array 有很多形式

    关键字

    • array:创建数组
    • dtype:指定数据类型
    • zeros:创建数据全为0
    • ones:创建数据全为1
    • empty:创建数据接近0
    • arrange:按指定范围创建数据
    • linspace:创建线段

    创建数组

    a = np.array([2,23,4])  # list 1d
    print(a)
    # [2 23 4]
    
    

    指定数据 dtype

    a = np.array([2,23,4],dtype=np.int)
    print(a.dtype)
    # int 64
    
    
    a = np.array([2,23,4],dtype=np.int32)
    print(a.dtype)
    # int32
    
    
    a = np.array([2,23,4],dtype=np.float)
    print(a.dtype)
    # float64
    
    
    a = np.array([2,23,4],dtype=np.float32)
    print(a.dtype)
    # float32
    
    

    创建特定数据

    a = np.array([[2,23,4],[2,32,4]])  # 2d 矩阵 2行3列
    print(a)
    """
    [[ 2 23  4]
     [ 2 32  4]]
    """
    
    

    创建全零数组

    a = np.zeros((3,4)) # 数据全为0,3行4列
    """
    array([[ 0.,  0.,  0.,  0.],
           [ 0.,  0.,  0.,  0.],
           [ 0.,  0.,  0.,  0.]])
    """
    
    

    创建全一数组, 同时也能指定这些特定数据的 dtype:

    a = np.ones((3,4),dtype = np.int)   # 数据为1,3行4列
    """
    array([[1, 1, 1, 1],
           [1, 1, 1, 1],
           [1, 1, 1, 1]])
    """
    
    

    创建全空数组, 其实每个值都是接近于零的数:

    a = np.empty((3,4)) # 数据为empty,3行4列
    """
    array([[  0.00000000e+000,   4.94065646e-324,   9.88131292e-324,
              1.48219694e-323],
           [  1.97626258e-323,   2.47032823e-323,   2.96439388e-323,
              3.45845952e-323],
           [  3.95252517e-323,   4.44659081e-323,   4.94065646e-323,
              5.43472210e-323]])
    """
    
    

    arange 创建连续数组:

    a = np.arange(10,20,2) # 10-19 的数据,2步长
    """
    array([10, 12, 14, 16, 18])
    """
    
    

    使用 reshape 改变数据的形状

    a = np.arange(12).reshape((3,4))    # 3行4列,0到11
    """
    array([[ 0,  1,  2,  3],
           [ 4,  5,  6,  7],
           [ 8,  9, 10, 11]])
    """
    
    

    linspace 创建线段型数据:

    a = np.linspace(1,10,20)    # 开始端1,结束端10,且分割成20个数据,生成线段
    """
    array([  1.        ,   1.47368421,   1.94736842,   2.42105263,
             2.89473684,   3.36842105,   3.84210526,   4.31578947,
             4.78947368,   5.26315789,   5.73684211,   6.21052632,
             6.68421053,   7.15789474,   7.63157895,   8.10526316,
             8.57894737,   9.05263158,   9.52631579,  10.        ])
    """
    
    

    同样也能进行 reshape 工作:

    a = np.linspace(1,10,20).reshape((5,4)) # 更改shape
    """
    array([[  1.        ,   1.47368421,   1.94736842,   2.42105263],
           [  2.89473684,   3.36842105,   3.84210526,   4.31578947],
           [  4.78947368,   5.26315789,   5.73684211,   6.21052632],
           [  6.68421053,   7.15789474,   7.63157895,   8.10526316],
           [  8.57894737,   9.05263158,   9.52631579,  10.        ]])
    """
    
    

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