Numpy中创建数组的9种方式小结
作者:Dream丶Killer 发布时间:2021-03-25 21:39:43
标签:Numpy,数组
1、使用empty方法创建数组
该方式可以创建一个空数组,dtype
可以指定随机数的类型,否则随机采用一种类型生成随机数。
import numpy as np
dt = np.numpy([2, 2], dtype=int)
2、使用array创建数组
使用array
方法可以基于Python
列表创建数组,在不设置dtype
的情况下,从列表中自动推断数据类型。
import numpy as np
dt = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print('数组:', dt)
print('数据类型:', dt.dtype)
dt = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype='f8') # 64位浮点数
print('数组:', dt)
print('数据类型:', dt.dtype)
3、使用zeros/ones创建数组
调用zeros/ones
方法会创建一个全为‘0’/‘1’值的数组,通常在数组元素位置,大小一致的情况下来生成临时数组。‘0’/‘1’充当占位符。
import numpy as np
dt = np.zeros([3, 5], dtype=int)
print('数组:', dt)
print('数据类型:', dt.dtype)
dt = np.ones([5, 3], dtype=float)
print('数组:', dt)
print('数据类型:', dt.dtype)
4、使用arange创建数组
使用arange
方法可以基于一个数据范围来创建数组。
import numpy as np
dt = np.arange(10, 30, 5)
print('数组:', dt)
print('数据类型:', dt.dtype)
5、使用linspace创建数组
linspace
是基于一个范围来构造数组,参数num
是开始值和结束值之间需要创建多少个数值。retstep
会改变计算的输出,返回一个元组,而元组的两个元素分别是需要生成的数组和数组的步差值。
import numpy as np
dt = np.linspace(20, 30, num=5)
print('数组:', dt)
print('数据类型:', dt.dtype)
dt = np.linspace(20, 30, num=5, endpoint=False)
print('数组:', dt)
print('数据类型:', dt.dtype)
dt = np.linspace(20, 30, num=5, retstep=True)
print('元组:', dt)
6、使用numpy.random.rand创建数组
很多情况下手动创建的数组往往不能满足业务需求,因此需要创建随机数组。
import numpy as np
dt = np.random.rand(10)
print('数组:', dt)
print('数据类型:', dt.dtype)
7、使用numpy.random.randn创建数组
numpy.random.randn
方法也是产生随机数组的一种方式,并且它能产生符合正态分布的随机数。
import numpy as np
dt = np.random.randn(3, 5)
print('数组:', dt)
print('数据类型:', dt.dtype)
8、使用numpy.random.randint创建数组
在10和30之间产生随机数,并从中取5个数值来构建数组。
import numpy as np
dt = np.random.randint(10, 30, 5)
print('数组:', dt)
print('数据类型:', dt.dtype)
9、使用fromfunction创建数组
fromfunction
方法可以通过一个函数规则来创建数组。该方法中shape
参数制定了创建数组的规则,shape=(4,5)
,最终创建的结果就是4行5列的二维数组。
import numpy as np
dt = np.fromfunction(lambda i, j:i + j, (4, 5), dtype=int)
print('数组:', dt)
print('数据类型:', dt.dtype)
来源:https://blog.csdn.net/qq_43965708/article/details/114288345
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