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创建 array 有很多 形式

关键字

  • array:创建数组
  • dtype:指定数据类型
  • zeros:数据全为0
  • ones:数据全为1
  • arrange:按指定范围创建数据
  • linspace:创建线段

与 List 区别之一 : 没有逗号分隔

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a = np.array([2,23,4])
print(a)
# [ 2 23 4]
[ 2 23  4]
int64

指定数据

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a = np.array([2,23,4], dtype=np.int) # 默认 int 为 int64
print(a.dtype)
#int64

a = np.array([2,23,4],dtype=np.int32)
print(a.dtype)
# int32

a = np.array([2,23.1,4.0], dtype=np.float) # 默认 float 为 float64
print(a)
print(a.dtype)
# float64

a = np.array([2,23,4],dtype=np.float32)
print(a.dtype)
# float32
int64
int32
[  2.   23.1   4. ]
float64
float32

创建特定数据

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a = np.array(
[
[2,23,4],
[2,23,4]
]
) # 2d 矩阵 2行3列
print(a)

"""
[[ 2 23 4]
[ 2 32 4]]
"""

全零数组

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# 创建全零数组
a = np.zeros((3,4)) # 数据全为0,3行4列
"""
array([[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.]])
"""
print(a)

全一数组

同时也能指定这些特定数据的 dtype:

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a = np.ones((3,4),dtype = np.int)   # 数据为1,3行4列
"""
array([[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1]])
"""
print(a)

全空数组

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np.empty( (2,3) ) # 这个方法最大的好处就是速度快,因为少了初始化空间的操作
array([[  9.88131292e-324,   1.13635099e-322,   1.97626258e-323],
       [  9.88131292e-324,   1.13635099e-322,   1.97626258e-323]])

连续数组arange

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a = np.arange(10,20,2) # 10-19 的数据,2步长
"""
array([10, 12, 14, 16, 18])
"""
print(a)

b = np.arange(12)
b
[10 12 14 16 18]
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])

改变数据的形状reshape

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a = np.arange(12).reshape((3,4))    # 3行4列,0到11
"""
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
"""
a

线段型数据linspace

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a = np.linspace(1,10,20)    # 开始端1,结束端10,且分割成20个数据,生成线段
"""
array([ 1. , 1.47368421, 1.94736842, 2.42105263,
2.89473684, 3.36842105, 3.84210526, 4.31578947,
4.78947368, 5.26315789, 5.73684211, 6.21052632,
6.68421053, 7.15789474, 7.63157895, 8.10526316,
8.57894737, 9.05263158, 9.52631579, 10. ])
"""
a

也能进行 reshape 工作:

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a = np.linspace(1,10,20).reshape((5,4)) # 更改shape
"""
array([[ 1. , 1.47368421, 1.94736842, 2.42105263],
[ 2.89473684, 3.36842105, 3.84210526, 4.31578947],
[ 4.78947368, 5.26315789, 5.73684211, 6.21052632],
[ 6.68421053, 7.15789474, 7.63157895, 8.10526316],
[ 8.57894737, 9.05263158, 9.52631579, 10. ]])
"""

Reference