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  • python创建数组对象
    2021-04-26 19:01:19

    Numpy提供了很多方式(函数)来创建数组对象,常用的方式如下:

    •array

    •arange

    •ones / ones_like

    •zeros / zeros_like

    •empty / empty_like

    •full / full_like

    •eye / identity

    •linspace

    •logspace

    •frombuffer

    •fromiter

    •fromfunction

    说明:

    •注意arange函数,不是arrange。

    •arange与linspace的区别。

    1、array实例

    def npsum():

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

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

    c=a

    2+b

    2

    return c

    print(npsum())

    2、python中的range()函数生成list

    语法:range(start, end, step) 指定起始范围和步长

    步长不能为浮点

    3、arange功能更强大:步长可以是浮点数,也可以是负数

    4、创建值全为1的数组。

    n = np.ones((3, 4)) # 生成一个 3行4列的 元素全部都是 1 的一个二维数组

    display(n)

    创建值全为0的数组。

    n = np.zeros((3, 4))

    display(n)

    创建值全为-8.8的数组。

    n = np.full((3, 4), -8.8) # 第一个参数;维度, 第二个参数;填充的元素的值

    display(n)

    array([[-8.8, -8.8, -8.8, -8.8],

    [-8.8, -8.8, -8.8, -8.8],

    [-8.8, -8.8, -8.8, -8.8]])

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    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创建数组

    万次阅读 2021-04-25 22:29:12
    NumPy模块提供了多种创建数组的方法,创建的数组类型也有多种多样,下面列举一下创建数组的方法: 1.使用array()函数创建数组 函数可基于序列型的对象(如列表、元组、集合等,还可以是一个已经创建好的数组) #...

    NumPy模块最主要的特点就是引入了数组的概念。数组是一些相公类型的数据集合,这些数据按照一定的顺序排列,并且每个数据占用大小相同的存储空间。要使用数组组织数据,首先就要创建数组。NumPy模块提供了多种创建数组的方法,创建的数组类型也有多种多样,下面列举一下创建数组的方法:

    1.使用array()函数创建数组
    函数可基于序列型的对象(如列表、元组、集合等,还可以是一个已经创建好的数组)

    #使用array函数创建数组
    import numpy as np  #导入numpy模块,用as可以起别名
    a=np.array([1,2,3,4])
    b=np.array(['产品编号','销售数量','销售单价','销售金额'])
    print(a)
    

    1.1创建二维数组

    import numpy as np
    a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
    print(a)
    

    2.创建等差数组
    用arange()函数创建数组会更加方便

    import numpy as np
    d=np.arange(1,20,3)#起始值是1,结束值是20(结果不含该值),步长为1
    print(d)
    

    3.创建随机数组
    引用numpy模块的子模块random中的函数,主要有rand()函数、randn()函数、randint()函数。
    3.1rand()函数创建的数组中每个元素都是[0,1)区间内的随机数

    import numpy as np
    e=np.random.rand(3)
    print(e)
    

    在这里插入图片描述

    如果给rand()函数传入一对参数值,就会生成一个相应行、列数的二维数组,区间也是[0,1)的随机数

    import numpy as np
    e=np.random.rand(3,4)
    print(e)
    

    在这里插入图片描述

    3.2randn()函数
    用randn()函数创建的数组中的元素是符合标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数

    import numpy as np
    e=np.random.rand(3,4)
    print(e)
    

    在这里插入图片描述
    3.3randint()函数
    用randint()函数创建的数组中元素是制定范围内的随机整数

    import numpy as np
    e = np.random.randint(1,5,10) #10个元素区间在[1,5)区间内的随机整数,随机数不包括5
    print(e)
    

    今天就先分享这么多了,睡觉了,各位晚安

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  • 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:#...

    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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