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Python数据分析学习笔记1——NumPy数组的创建

off999 2024-10-24 12:31 25 浏览 0 评论

创建数组

数组与列表的区别:

  • 列表的元素可以是不同数据类型,数组的元素必须是同一数据类型
  • 列表不可以进行四则运算,而数组可以进行四则运算

1.array()

语法:numpy.array(列表或元组)

  • 列表转换为数组
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np

arr = np.array([1,2,3,4,5])
print(arr)
print(type(arr))  #显示arr的数据类型
print(arr.dtype)  #显示arr数组元素的数据类型
  • 元组转换为数组
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np

arr = np.array((1,2,3,4,5))
print(arr)
print(type(arr))  #显示arr的数据类型
print(arr.dtype)  #显示arr数组元素的数据类型

2.arange()

创建元素值在“指定范围”内的一维数组

[奋斗]arange()只能创建一维数组

语法:numpy.arange(start,end,step)

  • start:开始值
  • end:结束值
  • step:步长
  • 取值范围:[start,end) 包含开始值,不包含结束值
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np

arr1 = np.arange(10)  #参数有一个时,表示只有结束值,开始值为0,等价与np.arange(0,10) ;np.arange(0,10,1) 
arr2 = np.arange(0,5) #参数有两个时,表示有开始值与结束值, 步长默认为1,等价与np.arange(0,5,1) 
arr3 = np.arange(0,10,2)#参数有三个时,表示有开始值,结束值及步长
arr4 = np.arange(1.5,10.5,2)#元素是浮点数
arr5 = np.arange(1,10,1.5)#步长是浮点数

print('arr1 =',arr1)
print('arr2 =',arr2)
print('arr3 =',arr3)
print('arr4 =',arr4)
print('arr5 =',arr5)



3.linspace()

创建元素值在“指定范围”内的一维数组

语法:numpy.linspace(start,end,num,endpoint= True/False)

  • start:开始值
  • end:结束值
  • num:个数
  • endpoint= True时, 取值范围:[start,end] 包含开始值,结束值 (默认情况一般可以不写该条件)
  • endpoint= False时,取值范围:[start,end) 包含开始值,不包含结束值
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np

arr1 = np.linspace(0,10,20)  #等价与np.linspace(0,10,20,endpoint =True)
arr2 = np.linspace(0,10,20,endpoint =False)

print('arr1 =',arr1)
print('arr2 =',arr2)



4.zeros() ;ones()

  • zeros():创建元素值都为0的数组
  • ones():创建元素值都为1的数组

语法:

numpy.zeros((a,b,...,n) , dtype = int/float)

numpy.ones((a,b,...,n) , dtype = int/float)

# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np

arr1 = np.zeros((3,3) ,dtype = float)  #等价与np.zeros(shape = (3,3),dtype = float)
arr2 = np.ones((2,3) ,dtype = float)   #等价与np.ones(shape = (2,3),dtype = float)

arr3 = np.zeros((3,3) ,dtype = int)  #等价与np.zeros(shape = (3,3),dtype = int)
arr4 = np.ones((2,3) ,dtype = int)   #等价与np.ones(shape = (2,3) ,dtype = int)

arr5 = np.zeros((3,3))  #dtype参数不写时 默认为float
arr6 = np.ones((2,3))   #dtype参数不写时 默认为float

print('arr1 ='+'\n',arr1)
print('arr2 ='+'\n',arr2)
print('arr3 ='+'\n',arr3)
print('arr4 ='+'\n',arr4)
print('arr5 ='+'\n',arr5)
print('arr6 ='+'\n',arr6)



学习参考资料:《从0到1Python数据分析》

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