更新時(shí)間:2021-02-03 來源:黑馬程序員 瀏覽量:
創(chuàng)建ndarray對象的方式有若干種,其中最簡單的方式就是使用array()函數(shù),在調(diào)用該函數(shù)時(shí)傳入一個(gè)Python現(xiàn)有的類型即可,比如列表、元組。例如,通過array()函數(shù)分別創(chuàng)建一個(gè)一維數(shù)組和二維數(shù)組,具體代碼如下。
In [9]: import numpy as np In [10]: data1 = np.array([1, 2, 3]) # 創(chuàng)建一個(gè)一維數(shù)組 In [11]: data1 Out[11]: array([1, 2, 3]) In [12]: data2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 創(chuàng)建一個(gè)二維數(shù)組 In [13]: data2 Out[13]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
除了可以使用array()函數(shù)創(chuàng)建ndarray對象外,還有其他創(chuàng)建數(shù)組的方式,具體分為以下幾種:
(1) 通過zeros()函數(shù)創(chuàng)建元素值都是0的數(shù)組,示例代碼如下。
In [14]: np.zeros((3, 4)) Out[14]: array([[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]])(2) 通過調(diào)用ones()函數(shù)創(chuàng)建元素值都為1的數(shù)組,示例代碼如下。
In [15]: np.ones((3, 4)) Out[15]: array([[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]])(3) 通過empty()函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)組,該數(shù)組只分配了內(nèi)存空間,它里面填充的元素都是隨機(jī)的,且數(shù)據(jù)類型默認(rèn)為float64,示例代碼如下。
In [16]: np.empty((5, 2)) Out[16]: array([[-2.00000000e+000, -2.00390463e+000], [ 2.37663529e-312, 2.56761491e-312], [ 8.48798317e-313, 9.33678148e-313], [ 8.70018275e-313, 2.12199581e-314], [ 0.00000000e+000, 6.95335581e-309]])(4) 通過arange()函數(shù)可以創(chuàng)建一個(gè)等差數(shù)組,它的功能類似于range(),只不過arange()函數(shù)返回的結(jié)果是數(shù)組,而不是列表,示例代碼如下。
In [17]: np.arange(1, 20, 5) Out[17]: array([ 1, 6, 11, 16])
大家可能注意到,有些數(shù)組元素的后面會跟著一個(gè)小數(shù)點(diǎn),而有些元素后面沒有,比如1和1.,產(chǎn)生這種現(xiàn)象,主要是因?yàn)樵氐臄?shù)據(jù)類型不同所導(dǎo)致的。
值得一提的是,在創(chuàng)建ndarray對象時(shí),我們可以顯式地聲明數(shù)組元素的類型,示例代碼如下。
In [18]: np.array([1, 2, 3, 4], float) Out[18]: array([1., 2., 3., 4.]) In [19]: np.ones((2, 3), dtype='float64') Out[19]: array([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]])
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