2019-01-10
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numpy中如何创建数组
有多种方法可以在NumPy中创建数组。
- 例如,您可以使用数组函数从常规Python 列表或元组创建数组。结果数组的类型是从序列中元素的类型推导出来的。
- 通常,数组的元素最初是未知的,但其大小是已知的。因此,NumPy提供了几个函数来创建具有初始占位符内容的数组。这些最小化了增长阵列的必要性,这是一项昂贵的操作
例如: np.zeros,np.ones,np.full,np.empty等。 - 为了创建数字序列,NumPy提供了一个类似于返回数组而不是列表的范围的函数。
- arange:在给定的时间间隔内返回均匀间隔的值。步长是指定的。
- linspace:在给定的时间间隔内返回均匀间隔的值。NUM没有。返回元素。
- 重塑数组:我们可以使用重塑方法来重塑数组。考虑一个具有形状的数组(a1,a2,a3,...,aN)。我们可以重塑并将其转换为另一个具有形状的数组(b1,b2,b3,...,bM)。唯一需要的条件是:
a1 x a2 x a3 ... x aN = b1 x b2 x b3 ... x bM。(即阵列的原始大小保持不变。) - 展平数组:我们可以使用展平方法将数据的副本折叠到一个维度。它接受订单参数。默认值为“C”(对于行主要顺序)。对列主要订单使用“F”。
注意:创建数组时可以显式定义数组类型。
# Python program to demonstrate# array creation techniquesimport numpy as np
# Creating array from list with type floata = np.array([[1, 2, 4], [5, 8, 7]], dtype = 'float')print ("Array created using passed list:\n", a)
# Creating array from tupleb = np.array((1 , 3, 2))print ("\nArray created using passed tuple:\n", b)
# Creating a 3X4 array with all zerosc = np.zeros((3, 4))print ("\nAn array initialized with all zeros:\n", c)
# Create a constant value array of complex typed = np.full((3, 3), 6, dtype = 'complex')print ("\nAn array initialized with all 6s."
"Array type is complex:\n", d)
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