初探numpy——数组的创建

numpy创建数组

使用array函数创建数组

import numpy as np
array=np.array([1,2,3])
print(array)

[1 2 3]

使用numpy.empty方法创建数组

numpy.empty方法可以创建一个指定形状、数据类型且未初始化的数组

numpy.empty(shape , dtype = float , order = 'C')

参数	描述
shape	数组形状
dtype	数据类型

array=np.empty((3,4))
print(array)

[[1.35966218e-311 1.35966218e-311 1.35966218e-311 1.05699242e-307]
 [8.01097889e-307 1.78020169e-306 7.56601165e-307 1.02359984e-306]
 [1.33510679e-306 2.22522597e-306 1.24611674e-306 1.29061821e-306]]

使用numpy.zeros方法创建数组

numpy.zeros方法可以创建一个指定大小的数组，数组元素以0来填充

numpy.zeros(shape , dtype = float , order = 'C')

参数	描述
shape	数组形状
dtype	数据类型

array=np.zeros((4,5))
print(array)

[[0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]]

使用numpy.ones方法创建数组

numpy.ones方法可以创建一个指定大小的数组，数组元素以1来填充

numpy.ones(shape , dtype = float , order = 'C')

参数	描述
shape	数组形状
dtype	数据类型

array=np.ones((4,4))
print(array)

[[1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]]

使用numpy.eye方法创建数组

numpy.eye方法可以创建一个正方的n*n单位矩阵（对角线为1，其余为0）

array=np.eye(3)
print(array)

[[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]]

使用numpy.asarray方法创建数组

numpy.asarray方法可以将输入转换为ndarray，如果输入本身就是ndarray则不进行复制

numpy.asarray(a , dtype = None , order = None)

参数	描述
a	任意输入，可以是列表、列表的元组、元组、元组的元组、多维数组
dtype	数据类型

# 将列表转换为ndarray

a=[1,2,3]
array=np.asarray(a)
print(array)

[1 2 3]

#将元组转化为ndarray

a=(1,2,3)
array=np.asarray(a)
print(a)

(1, 2, 3)

# 将元组列表转换为ndarray

a=[(1,2,3),(4,5)]
array=np.asarray(a)
print(a)

[(1, 2, 3), (4, 5)]

使用numpy.arange方法创建数组

使用numpy.arange方法创建数值范围数组并返回ndarray对象

numpy.arange(start , stop , step, dtype)

参数	描述
start	起始值，默认为1
stop	终止值
step	步长，默认为1
dtype	ndarray数据类型

# 生成0到6的数组

array=np.arange(6)
print(array)

[0 1 2 3 4 5]

# 设置dtype

array=np.arange(6,dtype=float)
print(array)

[0. 1. 2. 3. 4. 5.]

# 设置起始值，终止值，步长

array=np.arange(10,20,3)
print(array)

[10 13 16 19]

使用numpy.linspace方法创建数组

numpy.linspace用于创建一个一维等差数列的数组

numpy.linspace(start , stop, num=50 , endpoint=True , retstep = False , dtype = None)

参数	描述
start	起始值
stop	终止值
num	要生成等步长的样本数量，默认为50
endpoint	该值为True时，数列中包含stop值，默认为True
retstep	该值为True时，显示间距，默认为False
dtype	ndarray的数据类型

# 生成1到10的10个数值组成的等差序列

array=np.linspace(1,10,10)
print(array)

[ 1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10.]

# 将endpoint设为false

array=np.linspace(1,10,10,endpoint=False)
print(array)

[1.  1.9 2.8 3.7 4.6 5.5 6.4 7.3 8.2 9.1]

# 显示间距

array=np.linspace(1,10,10,retstep=True)
print(array)

(array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.]), 1.0)

使用numpy.logspace方法创建数组

numpy.linspace用于创建一个一维等比数列的数组

numpy.linspace(start , stop , num = 50 , endpoint = True , base = 10.0 , dtype = None)

参数	描述
start	起始值：base^start
stop	终止值：base^stop
num	要生成的样本数量，默认为50
endpoint	该值为True时，数列中包含stop值，默认为True
base	对数log的底数
dtype	ndarray的数据类型

# 生成10^1到10^10的一个等比数列

array=np.logspace(1,10,num=10)
print(array)

[1.e+01 1.e+02 1.e+03 1.e+04 1.e+05 1.e+06 1.e+07 1.e+08 1.e+09 1.e+10]

#将底数设置为2

array=np.logspace(1,10,num=10,base=2)
print(array)

[   2.    4.    8.   16.   32.   64.  128.  256.  512. 1024.]