📅  最后修改于: 2023-12-03 15:33:14.381000             🧑  作者: Mango
NumPy 是 Python 编程语言的一个扩充程序库,支持大量的高级数值函数。Numpy 提供了很多函数用于创建 ndarrays,其中的一些函数如下:
numpy.array()
numpy.zeros()
numpy.ones()
numpy.empty()
numpy.arange()
numpy.linspace()
numpy.random.random()
numpy.random.randint()
numpy.array() 用于创建数组。可以通过列表或元组来创建数组。
import numpy as np
# 通过列表创建数组
a = np.array([1, 2, 3])
print(a) # [1 2 3]
print(type(a)) # <class 'numpy.ndarray'>
# 通过元组创建数组
b = np.array((4, 5, 6))
print(b) # [4 5 6]
print(type(b)) # <class 'numpy.ndarray'>
numpy.zeros() 用于创建一个给定形状和类型的用0填充的数组。
import numpy as np
a = np.zeros(5) # 创建长度为 5 的一维数组,元素用 0 填充
print(a) # [0. 0. 0. 0. 0.]
b = np.zeros((2, 3)) # 创建 2x3 的二维数组,元素用 0 填充
print(b)
# [[0. 0. 0.]
# [0. 0. 0.]]
numpy.ones() 用于创建一个给定形状和类型的用1填充的数组。
import numpy as np
a = np.ones(5) # 创建长度为 5 的一维数组,元素用 1 填充
print(a) # [1. 1. 1. 1. 1.]
b = np.ones((2, 3)) # 创建 2x3 的二维数组,元素用 1 填充
print(b)
# [[1. 1. 1.]
# [1. 1. 1.]]
numpy.empty() 用于创建一个给定形状和类型的空数组(不初始化数组元素)。
import numpy as np
a = np.empty(5) # 创建长度为 5 的一维数组,元素未初始化
print(a) # [x.xxxxxx x.xxxxxx x.xxxxxx x.xxxxxx x.xxxxxx]
b = np.empty((2, 3)) # 创建 2x3 的二维数组,元素未初始化
print(b)
# [[x.xxxxxx x.xxxxxx x.xxxxxx]
# [x.xxxxxx x.xxxxxx x.xxxxxx]]
numpy.arange() 创一个一维数组,其中元素在开始和结束值之间,以固定间隔增加。
import numpy as np
a = np.arange(5) # 创建长度为 5 的一维数组,元素为 [0, 1, 2, 3, 4]
print(a)
b = np.arange(1, 10, 2) # 创建长度为 5 的一维数组,元素为 [1, 3, 5, 7, 9]
print(b)
numpy.linspace() 创建一个数列数组,数列起始值、终止值、步长。
import numpy as np
a = np.linspace(0, 1, 5) # 创建长度为 5 的一维数组,元素为 [0. 0.25 0.5 0.75 1.]
print(a)
b = np.linspace(1, 10, 4) # 创建长度为 4 的一维数组,元素为 [ 1., 4., 7., 10.]
print(b)
numpy.random.random() 用于生成0到1之间的随机数。
import numpy as np
a = np.random.random((2, 3)) # 生成 2x3 的二维数组,元素为 0 到 1 之间的随机数
print(a)
numpy.random.randint() 用于生成指定范围内的随机整数。
import numpy as np
a = np.random.randint(2, 10, size=(2, 3)) # 生成 2x3 的二维数组,元素为 2 到 9 之间的随机整数
print(a)