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  • 学生类: class A{ private String name; private int age; public String getName() { return name;... //动态创建学生数组 for (A st : a) {//遍历数组 System.out.println(st.getName()+”;”); } } }

    学生类:

    class A{

    private String name;

    private int age;

    public String getName() {

    return name;

    }

    public void setName(String name) {

    this.name = name;

    }

    public int getAge() {

    return age;

    }

    public void setAge(int age) {

    this.age = age;

    }

    }

    //学生类使用方法:

    public class test(){

    public static void main(String[] args) {

    A[] students = new A[2]; //创建2个学生的学生数组

    A as= new A();

    as.setAge(15);

    as.setName(“tom”);

    A as1= new A();

    as1.setAge(16);

    as1.setName(“cat”);

    A[] a={as,as1}; //动态创建学生数组

    for (A st : a) {//遍历数组

    System.out.println(st.getName()+”;”);

    }

    }

    }

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  • 创建ndarray对象的方式有若干种,其中最简单的方式就是使用array...例如,通过array()函数分别创建一个一维数组和二维数组,具体代码如下。In[9]:importnumpyasnpIn[10]:data1=np.array([1,2,3])#创建一个一维数组In...

    89f13428de80cb08afbd313899ed528c.gif

    创建ndarray对象的方式有若干种,其中最简单的方式就是使用array()函数,在调用该函数时传入一个Python现有的类型即可,比如列表、元组。例如,通过array()函数分别创建一个一维数组和二维数组,具体代码如下。In [9]: import numpy as np

    In [10]: data1 = np.array([1, 2, 3])               # 创建一个一维数组

    In [11]: data1

    Out[11]: array([1, 2, 3])

    In [12]: data2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 创建一个二维数组

    In [13]: data2

    Out[13]:

    array([[1, 2, 3],

    [4, 5, 6]])

    除了可以使用array()函数创建ndarray对象外,还有其他创建数组的方式,具体分为以下几种:

    (1) 通过zeros()函数创建元素值都是0的数组,示例代码如下。In [14]: np.zeros((3, 4))

    Out[14]:

    array([[0., 0., 0., 0.],

    [0., 0., 0., 0.],

    [0., 0., 0., 0.]])(2) 通过调用ones()函数创建元素值都为1的数组,示例代码如下。In [15]: np.ones((3, 4))

    Out[15]:

    array([[1., 1., 1., 1.],

    [1., 1., 1., 1.],

    [1., 1., 1., 1.]])(3) 通过empty()函数创建一个新的数组,该数组只分配了内存空间,它里面填充的元素都是随机的,且数据类型默认为float64,示例代码如下。In [16]: np.empty((5, 2))

    Out[16]:

    array([[-2.00000000e+000, -2.00390463e+000],

    [ 2.37663529e-312, 2.56761491e-312],

    [ 8.48798317e-313, 9.33678148e-313],

    [ 8.70018275e-313, 2.12199581e-314],

    [ 0.00000000e+000, 6.95335581e-309]])(4) 通过arange()函数可以创建一个等差数组,它的功能类似于range(),只不过arange()函数返回的结果是数组,而不是列表,示例代码如下。In [17]: np.arange(1, 20, 5)

    Out[17]: array([ 1, 6, 11, 16])

    大家可能注意到,有些数组元素的后面会跟着一个小数点,而有些元素后面没有,比如1和1.,产生这种现象,主要是因为元素的数据类型不同所导致的。

    值得一提的是,在创建ndarray对象时,我们可以显式地声明数组元素的类型,示例代码如下。In [18]: np.array([1, 2, 3, 4], float)

    Out[18]: array([1., 2., 3., 4.])

    In [19]: np.ones((2, 3), dtype='float64')

    Out[19]:

    array([[1., 1., 1.],

    [1., 1., 1.]])

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    5d10601b85c9c583.jpg

    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-8import 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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    以上就是python怎么创建数组的详细内容,更多请关注Gxlcms其它相关文章!

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