Python入门教程(四十)Python的NumPy数组创建
作者:轻松学Python 发布时间:2023-11-14 08:36:32
创建 NumPy ndarray 对象
NumPy 用于处理数组,NumPy 中的数组对象称为 ndarray。
我们可以使用 array() 函数创建一个 NumPy ndarray 对象。
实例
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
print(type(arr))
运行实例
type(): 这个内置的 Python 函数告诉我们传递给它的对象的类型。像上面的代码一样,它表明 arr 是 numpy.ndarray 类型。
要创建 ndarray,我们可以将列表、元组或任何类似数组的对象传递给 array() 方法,然后它将被转换为 ndarray:
实例
使用元组创建 NumPy 数组:
import numpy as np
arr = np.array((1, 2, 3, 4, 5))
print(arr)
运行实例
数组中的维
数组中的维是数组深度(嵌套数组)的一个级别
**嵌套数组:**指的是将数组作为元素的数组。
0-D 数组
0-D 数组,或标量(Scalars),是数组中的元素。数组中的每个值都是一个 0-D 数组。
实例
用值 61 创建 0-D 数组:
import numpy as np
arr = np.array(61)
print(arr)
运行实例
1-D 数组
其元素为 0-D 数组的数组,称为一维或 1-D 数组。
这是最常见和基础的数组
实例
创建包含值 1、2、3、4、5、6 的 1-D 数组:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(arr)
运行实例
2-D 数组
其元素为 1-D 数组的数组,称为 2-D 数组。
它们通常用于表示矩阵或二阶张量。
NumPy 有一个专门用于矩阵运算的完整子模块 numpy.mat。
实例
创建包含值 1、2、3 和 4、5、6 两个数组的 2-D 数组:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)
运行实例
3-D 数组
其元素为 2-D 数组的数组,称为 3-D 数组。
实例
用两个 2-D 数组创建一个 3-D 数组,这两个数组均包含值 1、2、3 和 4、5、6 的两个数组:
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
print(arr)
运行实例
检查维数?
NumPy 数组提供了 ndim 属性,该属性返回一个整数,该整数会告诉我们数组有多少维。
实例
检查数组有多少维:
import numpy as np
a = np.array(42)
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
print(a.ndim)
print(b.ndim)
print(c.ndim)
print(d.ndim)
运行实例
更高维的数组
数组可以拥有任意数量的维。
在创建数组时,可以使用 ndmin 参数定义维数。
实例
创建一个有 5 个维度的数组,并验证它拥有 5 个维度:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)
print(arr)
print('number of dimensions :', arr.ndim)
运行实例
在此数组中,最里面的维度(第 5 个 dim)有 4 个元素,第 4 个 dim 有 1 个元素作为向量,第 3 个 dim 具有 1 个元素是与向量的矩阵,第 2 个 dim 有 1 个元素是 3D 数组,而第 1 个 dim 有 1 个元素,该元素是 4D 数组。
来源:https://blog.csdn.net/ooowwq/article/details/129629667


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