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Python是怎样创建NumPy数组的?

更新时间:2021-02-03 来源:黑马程序员 浏览量:

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创建ndarray对象的方式有若干种,其中最简单的方式就是使用array()函数,在调用该函数时传入一个Python现有的类型即可,比如列表、元组。例如,通过array()函数分别创建一个一维数组和二维数组,具体代码如下。

In [9]: import numpy as np
In [10]: data1 = np.array([1, 2, 3])               # 创建一个一维数组
In [11]: data1
Out[11]: array([1, 2, 3])
In [12]: data2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 创建一个二维数组
In [13]: data2
Out[13]: 
array([[1, 2, 3],
    [4, 5, 6]])

除了可以使用array()函数创建ndarray对象外,还有其他创建数组的方式,具体分为以下几种:

(1) 通过zeros()函数创建元素值都是0的数组,示例代码如下。

In [14]: np.zeros((3, 4))
Out[14]: 
array([[0., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., 0.]])
(2) 通过调用ones()函数创建元素值都为1的数组,示例代码如下。
In [15]: np.ones((3, 4))
Out[15]: 
array([[1., 1., 1., 1.],
     [1., 1., 1., 1.],
     [1., 1., 1., 1.]])
(3) 通过empty()函数创建一个新的数组,该数组只分配了内存空间,它里面填充的元素都是随机的,且数据类型默认为float64,示例代码如下。
In [16]: np.empty((5, 2))
Out[16]: 
array([[-2.00000000e+000, -2.00390463e+000],
     [ 2.37663529e-312, 2.56761491e-312],
     [ 8.48798317e-313, 9.33678148e-313],
     [ 8.70018275e-313, 2.12199581e-314],
     [ 0.00000000e+000, 6.95335581e-309]])
(4) 通过arange()函数可以创建一个等差数组,它的功能类似于range(),只不过arange()函数返回的结果是数组,而不是列表,示例代码如下。
In [17]: np.arange(1, 20, 5)
Out[17]: array([ 1, 6, 11, 16])

大家可能注意到,有些数组元素的后面会跟着一个小数点,而有些元素后面没有,比如1和1.,产生这种现象,主要是因为元素的数据类型不同所导致的。

值得一提的是,在创建ndarray对象时,我们可以显式地声明数组元素的类型,示例代码如下。

In [18]: np.array([1, 2, 3, 4], float)
Out[18]: array([1., 2., 3., 4.])
In [19]: np.ones((2, 3), dtype='float64')
Out[19]: 
array([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])



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