Numpy-快速入门-创建数组(创建数组 python)
off999 2024-10-24 12:30 41 浏览 0 评论
1. 创建数组的常见方式
1.1 从Python结构创建
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> a
array([1, 2, 3, 4, 5])
numpy支持从Python数据结构中的列表或者元组直接创建数组,只需要调用np.array方法即可。
- 理解记忆
(1)array:数组,将Python的内置数据结构转化为numpy的数组。
1.2 numpy内置的数组创建函数
>>> import numpy as np
>>> a = np.zeros((2, 3))
>>> a
array([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
>>> b = np.ones((2, 3))
>>> b
array([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])
>>> c = np.arange(0, 5, 1)
>>> c
array([0, 1, 2, 3, 4])
- 理解记忆
(1)zeros:零,可以理解为zero的复数形式,即zero(s),在本例中,生成一个2行3列的数组元素全部为0的数组。
(2)ones:一,可以理解为one的复数形式,即one(s),在本例中,生成一个2行3列的数组元素全部为1的数组。
(3)arange:原意为排列的意思,在numpy中表示为等差数列,可以理解为将数字排列好。常见参数[start, stop, step, dtype, ......],从start开始,以stop结束,但是却不含stop,step表示步长,dtype表示数据类型。在本例中,从0开始,到4就截止了,不含5,步长为1。
1.3 从特殊的库函数创建数组
>>> import numpy as np
>>> a = np.random.rand()
>>> a
0.9274448054545799
>>> b = np.random.randint(0, 10, 5)
>>> b
array([4, 5, 5, 2, 3])
>>> c = np.random.randn(2, 3)
>>> c
array([[ 1.05452144, -1.08264158, 1.6581018 ],
[-0.2659769 , -0.50814985, 0.67044803]])
- 理解记忆
(1)rand:随机数,random的简称,numpy里面表示0到1之间的均匀分布,在本例中,生成1个随机数,服从均匀分布;
(2)randint:random-integer的简称,服从均匀分布的整数,但是可以指定开头、结尾和随机数的个数,在本例中,生成5个随机整数,这些随机整数位于0到10之间,服从均匀分布;
(3)randn:random-normal,均值为0,方差为1的正态分布,在本例中,生成2行3列的随机数,服从均值为0,方差为1的正态分布;
1.4 其他方式
numpy中运用较多的创建数组的方式就是上述3种方式,除此之外,numpy官网还提供其他方式,但是一般情况下用得不多,也就不展开讲了。
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