本文实例讲述了Python使用numpy模块创建数组操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
创建数组
创建ndarray
创建数组最简单的方法就是使用array函数。它接收一切序列型的对象(包括其他数组),然后产生一个新的含有传入数据的Numpy数组。
array函数创建数组
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import numpy as np ndarray1 = np.array([ 1 , 2 , 3 , 4 ]) ndarray2 = np.array( list ( 'abcdefg' )) ndarray3 = np.array([[ 11 , 22 , 33 , 44 ], [ 10 , 20 , 30 , 40 ]]) |
zeros和zeros_like创建数组
用于创建数组,数组元素默认值是0. 注意:zeros_linke函数只是根据传入的ndarray数组的shape来创建所有元素为0的数组,并不是拷贝源数组中的数据.
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ndarray4 = np.zeros( 10 ) ndarray5 = np.zeros(( 3 , 3 )) ndarray6 = np.zeros_like(ndarray5) # 按照 ndarray5 的shape创建数组 # 打印数组元素类型 print ( "以下为数组类型:" ) print ( 'ndarray4:' , type (ndarray4)) print ( 'ndarray5:' , type (ndarray5)) print ( 'ndarray6:' , type (ndarray6)) print ( "-------------" ) print ( "以下为数组元素类型:" ) print ( 'ndarray4:' , ndarray4.dtype) print ( 'ndarray5:' , ndarray5.dtype) print ( 'ndarray6:' , ndarray6.dtype) print ( "-------------" ) print ( "以下为数组形状:" ) print ( 'ndarray4:' , ndarray4.shape) print ( 'ndarray5:' , ndarray5.shape) print ( 'ndarray6:' , ndarray6.shape) |
ones和ones_like创建数组
用于创建所有元素都为1的数组.ones_like用法同zeros_like用法
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#创建数组,元素默认值是0 ndarray7 = np.ones( 10 ) ndarray8 = np.ones(( 3 , 3 )) #修改元素的值 ndarray8[ 0 ][ 1 ] = 999 ndarray9 = np.ones_like(ndarray5) # 按照 ndarray5 的shape创建数组 |
empty和empty_like创建数组
用于创建空数组,空数据中的值并不为0,而是未初始化的随机值.
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ndarray10 = np.empty( 5 ) ndarray11 = np.empty(( 2 , 3 )) ndarray12 = np.empty_like(ndarray11) |
arange创建数组
arange
函数是python内置函数range
函数的数组版本.
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ndarray13 = np.arange( 10 ) #产生0-9共10个元素 ndarray14 = np.arange( 10 , 20 ) #产生从10-19共10个元素 ndarray15 = np.arange( 10 , 20 , 2 ) #产生10 12 14 16 18, 2为step 间隔为2 print ( 'ndarray14的形状:' , ndarray14.shape) #ndarray15的长度 ndarray14.reshape(( 2 , 5 )) #将其形状改变为(2, 5) 分2部分 每份5个 |
eys创建对角矩阵数组
该函数用于创建一个N*N的矩阵,对角线为1,其余为0.
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ndarray16 = np.eye( 5 ) |
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39161737/article/details/78814743