阅读量

原创教程,严禁转载。引用本文,请署名 Python中文网, http://www.zglg.work


如何创建array

本节介绍np.array()、np.zeros()、np.ones()、np.empty()、np.arange()、np.linspace()、dtype

要创建NumPy数组,可以使用函数np.array()

创建一个简单数组所需要做的就是向它传递一个列表。

你还可以指定列表中的数据类型。

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1, 2, 3])

您可以通过以下方式可视化array:

请注意,这些可视化是为了简化想法,让你对NumPy的概念和机制有一个基本的了解。数组和数组操作比这里图形表示要复杂得多!

除了从元素序列创建数组外,你还可以轻松地创建一个填充有0的数组:

>>> np.zeros(2)
array([0., 0.])

或填充1的数组:

>>> np.ones(2)
array([1., 1.])

甚至是一个空数组!函数empty创建一个数组,其初始内容是随机的,并且取决于内存的状态。

使用empty(或类似的东西)的原因是加快速度,后面只是填充每个元素!

>>> # 创建一个含有2个元素的空数组
>>> np.empty(2)
array([ 3.14, 42.  ])  # 因此你的运行结果可能与这里不同

可以创建包含一系列元素的数组:

>>> np.arange(4)
array([0, 1, 2, 3])

甚至是包含一系列均匀间隔的数组。为此,指定第一个数字、最后一个数字和步长。

>>> np.arange(2, 9, 2)
array([2, 4, 6, 8])

还可以使用np.linspace()创建一个数组,数组中的值以指定的间隔,线性间隔排列:

>>> np.linspace(0, 10, num=5)
array([ 0. ,  2.5,  5. ,  7.5, 10. ])

指定数据类型

虽然默认数据类型是浮点型(np.float64),但可以使用dtype关键字显式指定所需的数据类型。

>>> x = np.ones(2, dtype=np.int64)
>>> x
array([1, 1])

NumPy入门系列教程:

NumPy介绍

安装和导入NumPy

Python列表和NumPy数组有什么区别?

什么是array?

有关Array的详细信息

如何创建array

添加、删除和排序元素

数组形状和大小

重塑array

如何将一维array转换为二维array(如何向数组添加新轴)