初始化 np 数组 - Python

在 Python 中使用 NumPy 库来处理数组是很方便的。NumPy 提供了许多初始化数组的函数，以便我们在创建数组时方便地指定数组的形状和数据类型。

创建数组

我们可以使用 np.array() 函数来创建 NumPy 数组。其中，我们需要向该函数传递一个 Python 列表，Python 元组或其他可迭代对象，表示要创建的数组的元素。

import numpy as np

# 创建一个包含3个整数的数组
a = np.array([1, 2, 3])
print(a) # output: [1 2 3]

# 创建一个包含4个浮点数的数组
b = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4])
print(b) # output: [1.1 2.2 3.3 4.4]

# 创建一个包含两个字符串的数组
c = np.array(['hello', 'world'])
print(c) # output: ['hello' 'world']

创建特定类型数组

我们可以使用 NumPy 库中的函数来创建特定类型的数组。以下是一些常见的函数：

创建一个全零数组

a = np.zeros(3) # 创建一个长度为3的零数组
print(a) # output: [0. 0. 0.]

b = np.zeros((2, 3)) # 创建一个2行3列的零数组
print(b)
# output:
# [[0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0.]]

创建一个全一数组

a = np.ones(3) # 创建一个长度为3的全1数组
print(a) # output: [1. 1. 1.]

b = np.ones((2, 3)) # 创建一个2行3列的全1数组
print(b)
# output:
# [[1. 1. 1.]
#  [1. 1. 1.]]

创建一个常数数组

a = np.full(3, 6) # 创建一个长度为3，全是6的数组
print(a) # output: [6 6 6]

b = np.full((2, 3), 8) # 创建一个2行3列，全是8的数组
print(b)
# output:
# [[8 8 8]
#  [8 8 8]]

创建一个单位矩阵数组

a = np.eye(3) # 创建一个3x3的单位矩阵数组  (即:对角线上全是1的矩阵)
print(a)
# output:
# [[1. 0. 0.]
#  [0. 1. 0.]
#  [0. 0. 1.]]

创建一个随机数组

a = np.random.rand(3) # 创建一个长度为3的随机数组
print(a) # 输出介于0和1之间的3个随机浮点数

b = np.random.rand(2, 3) # 创建一个2行3列的随机数组
print(b) # 输出介于0和1之间的6个随机浮点数

这些函数还有其他的选项，例如指定数据类型和维度等。更多详情可查看 NumPy 文档。

总结

Python 的 NumPy 库提供了很多种方式来创建数组。如果你需要为数据编写快速、高效的代码，那么 NumPy 库是个不错的选择。通过使用这些函数，你可以快速创建特定类型和形状的数组。