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  • python 初始化数组

    2020-07-15 08:19:15
    height = np.zeros(100, dtype=np.int16)#后面dtype是为了让生成的数是int整数 height = np.zeros(100)
    height = np.zeros(100, dtype=np.int16)#后面dtype是为了让生成的数是int整数
    height = np.zeros(100)
    

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  • 为什么80%的码农都做不了架构师?>>> ...

    http://www.cnblogs.com/coderzh/archive/2008/05/18/1201993.html

    http://www.cnblogs.com/Anker/archive/2013/05/04/3059070.html

    http://bbs.ancode.org/forum.php?mod=viewthread&tid=191

    list = []

    for i in range(0, X):

        list.append(i)

    for i in reversed(list):

        print i

    转载于:https://my.oschina.net/kiloct/blog/151198

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  • python——初始化数组

    万次阅读 2018-12-30 09:23:27
    因为画图中x轴与y轴的数据通常为数组格式的数据,所以先总结一下如何初始化数组: (1)list得到数组 # 通过array函数传递list对象 L = [1, 2, 3, 4, 5, 6] a = np.array(L) # 若传递的是多层嵌套的list,...

    因为画图中x轴与y轴的数据通常为数组格式的数据,所以先总结一下如何初始化数组:

    (1)list得到数组

    # 通过array函数传递list对象
        L = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
        a = np.array(L)
    
    
    # 若传递的是多层嵌套的list,将创建多维数组
        b = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
    
    
    # 可以通过dtype参数在创建时指定元素类型
        d = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]], dtype=np.float)
    # 如果更改元素类型,可以使用astype安全的转换
        f = d.astype(np.int)
    

    (2)使用arange

    # 和Python的range类似,arange同样不包括终值;但arange可以生成浮点类型,而range只能是整数类型
    	# 1为开始值,10为终止值(不包括),0.5为步长
        a = np.arange(1, 10, 0.5)
    

    (3)使用ones、zeros、empty

       # np.ones(shape, dtype),生成元素全为1(默认浮点型)的数组
       # shape可以为一个整数得到一个一维数组,也可以为(整数1,整数2)的格式得到二维数组,同理可得多维数组
       a = np.ones((3, 3), dtype=np.int32)
       print("a: \n", a)
       
       # np.zeros(shape, dtype),生成元素全为0(默认浮点型)的数组
       # 用法与np.noes()一样
       b = np.zeros((3, 3), dtype=np.int32)
       print("b: \n", b)
       
       # np.empty(shape, dtype),生成元素为随机数(默认浮点型)的数组
       # 用法与np.ones()一样
       c = np.empty((3, 4), dtype=np.int32)
       print("c: \n", c)
    
       # np.ones()、np.zeros()、np.empty()都具有如下形式复制一个结构一样的数组,但数据类型可选择
       np.ones_like(array, dtype=)
       np.zeros_like(array, dtype=)
       np.empty_like(array, dtype=)
    

    (4)等差数列

        # linspace函数通过指定起始值、终止值和元素个数来创建等差数组,元素之间是等步长的
        # endpoint表示是否包括终止值,默认为True
        b = np.linspace(1, 10, 10,endpoint=True)
    

    (5)等比数列

    
        # 指定起始值、终止值、元素个数和基数来创建等比数列
        # base表示基数,下式创建了一个1到4之间的有10个数的等比数列
        d = np.logspace(1, 2, 10, endpoint=True, base=2)
        # 基数为10,下式创建了一个10到100之间的有10个数的等比数列
        d = np.logspace(1, 2, 10, endpoint=True, base=10)
    

    (6)随机数

    rand()

    # 返回一个服从“0~1”均匀分布的随机数,该随机数在[0, 1)内,也可以返回一个由服从“0~1”均匀分布的随机数组成的数组。
    # np.random.rand(d0, d1, …, dn)
    
    # 返回一个随机值,随机值在[0, 1)内
    In[15]: np.random.rand()
    Out[15]: 0.9027797355532956
    
    # 返回一个3x3的数组,数组元素在[0, 1)内
    In[16]:np.random.rand(3,3)
    Out[16]: 
    array([[ 0.47507608,  0.64225621,  0.9926529 ],
           [ 0.95028412,  0.18413813,  0.91879723],
           [ 0.89995217,  0.42356103,  0.81312942]])
      In[17]: np.random.rand(3,3,3)
      
    # 返回一个3x3x3的数组
    Out[17]: 
    array([[[ 0.30295904,  0.76346848,  0.33125168],
            [ 0.77845927,  0.75020602,  0.84670385],
            [ 0.2329741 ,  0.65962263,  0.93239286]],
    
           [[ 0.24575304,  0.9019242 ,  0.62390674],
            [ 0.43663215,  0.93187574,  0.75302239],
            [ 0.62658734,  0.01582182,  0.66478944]],
    
           [[ 0.22152418,  0.51664503,  0.41196781],
            [ 0.47723318,  0.19248885,  0.29699868],
            [ 0.11664651,  0.66718804,  0.39836448]]])
    

    randn()

    # 产生标准正态分布随机数或随机数组,用法与rand(d0, d1, …, dn)方法一样
    np.random.randn(d0, d1, …, dn)	
    

    randint()

    # 可以生成随机数,也可以生成多维随机数组 
    # np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=)
    
    # [0,4)之间的随机数
    In[7]: np.random.randint(4)
    Out[7]: 1
    # [0,4)之间的一维数组
    In[8]: np.random.randint(4,size=4)
    Out[8]: array([2, 2, 2, 0])
    # [4,10)之间的一维数组
    In[9]: np.random.randint(4,10,size=6)
    Out[9]: array([7, 9, 7, 8, 6, 9])
    #  [4,10)之间的2x2数组
    np.random.randint(4,10,size=(2,2),dtype='int32')
    Out[10]: 
    array([[7, 4],
           [6, 9]])
    

    uniform()

    # 产生[low, high)之间的均匀分布随机数或随机数组,low默认为0.0,high默认为1.0
    np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)
    

    normal()

    # 产生均值为loc,方差为scale的服从正太分布的随机数或随机数组,loc默认为0,scale默认为1
    np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
    
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    Python初始化数组及注意事项

    • 初始化一维数组

    #方法一
    # 0为数组内初始数据,10位数据长度
    list = [0]*10  
    print(list)
    # 结果:[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
    
    #方法二
    list2 = [0 for i in range(10)]
    print(list2)
    # 结果:[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
    
    

     

    • 初始化二维数组

    #方法一
    a = [list()] * 3
    for i in range(3):
        a[i].append(0)
    print(a)
    # 结果:[[0,0,0], [0,0,0], [0,0,0]]
    a[0][0] = 1
    print(a)
    # 结果:[[1,0,0], [1,0,0], [1,0,0]]
    
    
    #方法二
    a = [[0 for i in range(3)] for i in range(3)]
    print(a)
    # 结果:[[0,0,0], [0,0,0], [0,0,0]]
    a[0][0] = 1
    print(a)
    # 结果:[[1,0,0], [0,0,0], [0,0,0]]
    
    

    原因:参见https://blog.csdn.net/qq_41602595/article/details/88688644

    二维情形就不同,因为初始化指定长度的二维list时,我们需要把空序列list()复制n次。如果采用方式一,则对list进行浅拷贝,每一个list调用append等方法时,所有list都会同步调用;而方式二这种python风格的数组comprehension表达式方式,则生成了n个相互独立的list对象,此时每行的list之间互不影响。显然,我们应该使用方式二来进行二维list的指定行数的初始化。
     

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