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  • python创建类对象数组
    2020-12-06 07:59:22

    一、直接定义法:

    1.直接定义matrix=[0,1,2,3]

    2.间接定义matrix=[0 for i in range(4)]

    print(matrix)

    相关推荐:《Python基础教程》

    二、Numpy方法:

    Numpy内置了从头开始创建数组的函数:zeros(shape)将创建一个用指定形状用0填充的数组。默认的dtype是float64。

    下面是几种常用的创建方法:#coding=utf-8

    import numpy as np

    a = np.array([1,2,3,4,5])

    print a

    b = np.zeros((2,3))

    print b

    c = np.arange(10)

    print c

    d = np.arange(2,10,dtype=np.float)

    print d

    e = np.linspace(1.0,4.0,6)

    print e

    f = np.indices((3,3))

    print f

    三、其他转换法:

    数组还有比较常用的一种方法,就是从其他Python结构(例如,列表,元组)转换。

    下面给出一些例子。

    列表转数组:a = []

    a.append((1,2,4))

    a.append((2,3,4))

    a = np.array(a)

    a.flatten()

    元组转成数组:import numpy as np

    mylist = [1,2,3]

    print tuple(mylist)

    iarray = np.array(tuple(mylist))

    print iarray

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  • python怎么创建对象数组

    千次阅读 2020-12-22 14:37:43
    Numpy内置了从头开始创建数组的函数:zeros(shape)将创建一个用指定形状用0填充的数组。默认的dtype是float64。 下面是几种常用的创建方法: #coding=utf-8 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) ...

    在这里插入图片描述
    一、直接定义法:

    1.直接定义

    matrix=[0,1,2,3]
    

    2.间接定义

     
    matrix=[0 for i in range(4)]
    
    print(matrix)
    

    二、Numpy方法:

    Numpy内置了从头开始创建数组的函数:zeros(shape)将创建一个用指定形状用0填充的数组。默认的dtype是float64。

    下面是几种常用的创建方法:

     
    #coding=utf-8
    
    import numpy as np
    
    a = np.array([1,2,3,4,5])
    
    print a
    
    b = np.zeros((2,3))
    
    print b
    
    c = np.arange(10)
    
    print c
    
    d = np.arange(2,10,dtype=np.float)
    
    print d
    
    e = np.linspace(1.0,4.0,6)
    
    print e
    
    f = np.indices((3,3))
    
    print f
    
     
    

    三、其他转换法:

    数组还有比较常用的一种方法,就是从其他Python结构(例如,列表,元组)转换。

    下面给出一些例子。

    列表转数组:

     
    a = []
    
    a.append((1,2,4))
    
    a.append((2,3,4))
    
    a = np.array(a)
    
    a.flatten()
    
     
    

    元组转成数组:

    import numpy as np
    
    mylist = [1,2,3]
    
    print tuple(mylist)
    
    iarray = np.array(tuple(mylist))
    
    print iarray
    
    展开全文
  • 原标题:python怎么创建对象数组? 一、直接定义法:1.直接定义matrix=[0,1,2,3]2.间接定义matrix=[0 for i in range(4)]print(matrix)二、Numpy方法:Numpy内置了从头开始创建数组的函数:zeros(shape)将创建一个用...

    原标题:python怎么创建对象数组?

    一、直接定义法:

    1.直接定义

    matrix=[0,1,2,3]

    2.间接定义

    matrix=[0 for i in range(4)]

    print(matrix)

    二、Numpy方法:

    Numpy内置了从头开始创建数组的函数:zeros(shape)将创建一个用指定形状用0填充的数组。默认的dtype是float64。

    下面是几种常用的创建方法:

    #coding=utf-8

    import numpy as np

    a = np.array([1,2,3,4,5])

    print a

    b = np.zeros((2,3))

    print b

    c = np.arange(10)

    print c

    d = np.arange(2,10,dtype=np.float)

    print d

    e = np.linspace(1.0,4.0,6)

    print e

    f = np.indices((3,3))

    print f

    三、其他转换法:

    数组还有比较常用的一种方法,就是从其他Python结构(例如,列表,元组)转换。

    下面给出一些例子。

    列表转数组:

    a = []

    a.append((1,2,4))

    a.append((2,3,4))

    a = np.array(a)

    a.flatten()

    元组转成数组:

    import numpy as np

    mylist = [1,2,3]

    print tuple(mylist)

    iarray = np.array(tuple(mylist))

    print iarray

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  • Python中万物皆对象数组也是一个对象数组是NumPy的一个重要数据结构。2.初识数组对象在Jupyter中查看NumPy的版本(按shift + enter即可运行代码)import numpy as npnp.__version__输出结果如下:2.1 创建第一个...

    1.数组对象基础

    ndarray是NumPy的核心功能,其含义是:n-dimensional array,即多维数组。在Python中万物皆对象,数组也是一个对象,数组是NumPy的一个重要数据结构。

    2.初识数组对象

    在Jupyter中查看NumPy的版本(按shift + enter即可运行代码)

    import numpy as np

    np.__version__

    输出结果如下:

    2.1 创建第一个数组

    In [2]: data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

    In [3]: data

    Out[3]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

    In [4]: type(data)

    Out[4]: numpy.ndarray

    小提示:此处可以使用dir(data)查看数组对象的属性和方法。如果使用data?可以打开数组的官方文档

    2.2 数组元素的类型dtype

    # dtype可以查看数组元素的类型

    In [9]: data.dtype

    Out[9]: dtype('int32')

    从输出结果得出数组元素的类型为int32,即32位的整数。

    数组元素类型的改变

    In [18]: new_data = data.astype(np.float)

    In [19]: new_data.dtype

    Out[19]: dtype('float64')

    In [20]: data, data.dtype

    Out[20]: (array([1, 2, 3, 4, 5, 6]), dtype('int32'))

    In [21]: new_data

    Out[21]: array([1., 2., 3., 4., 5., 6.])

    数组data相对于new_data只有数组元素类型不同

    2.2 数组的外貌

    (1)shape可以查看数组的形状

    In [22]: data2 = np.array([1, 2, 3, 4])

    In [23]: data2.shape

    Out[23]: (4,)

    返回结果表示是一维数组。

    (2)ndim返回数组的维度

    In [24]: data2.ndim

    Out[24]: 1

    (3) size返回数组元素的个数

    In [25]: data2.size

    Out[25]: 4

    NumPy常用数组对象属性表

    属性

    说明

    dtype

    返回数组元素的类型

    shape

    返回由整数组成的元组,元组中的每个整数依次对应数组的每个轴的元素个数

    size

    返回一个整数,代表数组元素中的个数

    ndim

    返回一个整数,代表数组轴的个数,即维度

    nbytes

    返回一个整数,代表用于保存数组的字节数

    小提示:可以通过help(data2.dtype)或者data2.dtype?查看帮助文档

    3.数组的创建方法

    3.1 基本方法

    # 一维数组创建

    In [31]: np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=float)

    Out[31]: array([1., 2., 3., 4., 5.])

    # 多维数组创建

    # 通过嵌套列表创建的数组就是多维数组

    In [33]: np.array([[1, 2, 3],[10, 20, 30],[100, 200, 300]])

    Out[33]:

    array([[ 1, 2, 3],

    [ 10, 20, 30],

    [100, 200, 300]])

    # 注意:嵌套列表的每个元素的长度与类型都必须一致

    (3)指定维度创建

    # ndmin指定最小维度数

    In [39]: data3 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], ndmin=2)

    In [40]: data3.shape

    Out[40]: (1, 8)

    3.2 用函数创建数组

    In [41]: np.zeros((2,10))

    Out[41]:

    array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],

    [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

    此处的np.zeros()能够创建一个完全由0组成的数组,(2,10)是以元组形式声明该数组的形状

    NumPy中创建特殊数组的函数

    函数

    说明

    asarray

    输入参数为列表、元组,或者由他们组成的嵌套对象或数组,返回一个数组。如果参数是数组,则返回该数组本身

    arange

    根据开始值、结束值和步长创建一个数组

    ones、ones_like

    ones根据指定的形状和元素类型,创建元素值为1的数组。ones_like创建一个与某指定数组完全一样但元素值是1的数组

    zeros、zeros_like

    与上述相同,只不过元素是0

    empty、empty_like

    与上述相同,只不过没有填充任何元素数据,但分配了内存空间

    eye、identity

    创建对角线元素是1、其他元素是0的二维数组

    diag

    创建对角线元素是指定值,其余元素是0的二维数组

    linspace

    根据开始值、结束值和元素数量创建元素是等差数列的数组

    logspace

    根据开始值、结束值和元素数量和对数底创建元素是等比数列的数组

    3.3 创建自定义类型的数组

    In [67]: my_type = np.dtype([('name',str, 20),('age',np.int8),('salary', np.float32)])

    In [68]: items = np.array([('Jack',18,1000.00),('Lucy',19,2000.00)], dtype=my_type)

    In [69]: print(items.dtype)

    [('name', '

    3.4 form系列的函数创建数组

    创建9*9乘法结果表数组

    In [74]: np.fromfunction(lambda i, j:(i+1)*(j+1), (9, 9), dtype=np.int)

    Out[74]:

    array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],

    [ 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18],

    [ 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27],

    [ 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36],

    [ 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45],

    [ 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54],

    [ 7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63],

    [ 8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72],

    [ 9, 18, 27, 36, 45, 54, 63, 72, 81]])

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