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這篇文章主要介紹“如何用Numpy創建數組”,在日常操作中,相信很多人在如何用Numpy創建數組問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”如何用Numpy創建數組”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!
用來創建一個指定形狀(shape)、數據類型(dtype)且未初始化的數組;由于未初始化,所以數組中的數據是隨機的;
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
參數 | 描述 |
---|---|
shape | 數組形狀 |
dtype | 數據類型,可選 |
order | 有"C"和"F"兩個選項,分別代表,行優先和列優先,在計算機內存中的存儲元素的順序。<br>一般情況下不必關注 |
舉例:
a = np.empty((4,3),dtype=int) print(a) # 每次輸出都不同,因為沒有初始化 # [[-958363344 464 -958381568] # [ 464 -958387104 464] # [-958380912 464 -958380224] # [ 464 -958380224 464]]
用來創建一個指定形狀(shape)的數組,并全部初始化為0 舉例:
a = np.ones((4,3)) print(a) # [[1 1 1] # [1 1 1] # [1 1 1] # [1 1 1]]
用來創建一個指定形狀(shape)的數組,并全部初始化為1 舉例:
a = np.zeros((4,3)) print(a) # [[0 0 0] # [0 0 0] # [0 0 0] # [0 0 0]]
格式為: numpy.array(object, dtype=None)
,其中:
參數 | 描述 |
---|---|
object | 創建的數組的對象,可以為單個值,列表,元胞等。 |
dtype | 數據類型,可選 |
舉例:
array = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) print(array) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print(array.dtype) # int32
格式為: numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)
,其中:
參數 | 描述 |
---|---|
a | 任意形式的輸入參數,可以是: 列表, 列表的元組, 元組, 元組的元組, 元組的列表,多維數組 |
dtype | 數據類型,可選 |
order | 可選,有"C"和"F"兩個選項,分別代表,行優先和列優先,在計算機內存中的存儲元素的順序。 |
舉例:
a = [1,3,1,5,4] b = np.asarray(a) print(type(a)) # <class 'list'> print(type(b)) # <class 'numpy.ndarray'>
格式為:numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)
,其中:
參數 | 描述 |
---|---|
iterable | 可迭代對象 |
dtype | 返回數組的數據類型 |
count | 讀取的數據數量,默認為-1,讀取所有數據 |
舉例:
list=range(5) it=iter(list) x=np.fromiter(it, dtype=float) print(x)
格式為:numpy.arange(start, stop, step, dtype)
,其中:
參數 | 描述 |
---|---|
start | 起始值,默認為0 |
stop | 終止值(不包含) |
step | 步長,默認為1 |
dtype | 返回ndarray的數據類型,如果沒有提供,則會使用輸入數據的類型。 |
舉例:
a = np.arange(10) print(a) # 輸出:[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] b = np.arange(10,20,2) print(b) # 輸出:[10 12 14 16 18]
格式為:np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
,其中:
參數 | 描述 |
---|---|
start | 序列的起始值 |
stop | 序列的終止值,如果endpoint為true,該值包含于數列中 |
num | 要生成的等步長的樣本數量,默認為50 |
endpoint | 該值為 true 時,數列中包含stop值,反之不包含,默認是True。 |
retstep | 如果為 True 時,生成的數組中會顯示間距,反之不顯示。 |
dtype | ndarray 的數據類型 |
舉例:
a = np.linspace(10,20,5,endpoint=False) # 從10開始,20結束,一共產生5個數字,不包含20 print(a) # 輸出:[10. 12. 14. 16. 18.] b = np.linspace(10,20,5,endpoint=True) print(b) # 輸出:[10. 12.5 15. 17.5 20. ]
格式為 : np.random.randint(0, 100, (3, 4))
在使用random之前,可以通過 np.random.seed(666)
來設置隨機種子,這一點與Python一致;
舉例:
a = np.random.randint(0, 100, (3, 4)) print(a) # 輸出為: # [[92 58 18 32] # [ 4 87 81 1] # [12 11 13 68]]
只要在整數的基礎上除以整數即可,例如需要創建一個取值范圍在0,1之間,精度為0.01的浮點型數組,可以使用如下方法:
a = np.random.randint(0, 100, (3, 4)) b= a/100 print(b) # 輸出為: # [[0.05 0.48 0.72 0.95] # [0.68 0.78 0.22 0.98] # [0.17 0.45 0.7 0.85]]
到此,關于“如何用Numpy創建數組”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!
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