Python NumPy教程之数组如何创建

本篇内容介绍了“PythonNumPy教程之数组如何创建”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！ 数组用于在一个变量中存储多个值。Python 没有对数组的内置支持，但可以使用 Python 列表代替。例子 ：输出：1
2
3
4
5array(data type, value list) 函数用于创建一个数组，其参数中指定了数据类型和值列表。例子 ：输出：The new created array is : 1 2 3 1 5NumPy 提供了几个函数来创建具有初始占位符内容的数组。这些最大限度地减少了增长阵列的必要性，这是一项昂贵的操作。例如：np.zeros、np.empty等。numpy.empty(shape, dtype = float, order = ‘C’)： 返回给定形状和类型的新数组，具有随机值。输出 ：Matrix b :
[ 0 1079574528]

Matrix a :
[[0 0]
[0 0]]

Matrix a :
[[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]numpy.zeros(shape, dtype = None, order = ‘C’)： 返回给定形状和类型的新数组，带零。输出 ：Matrix b :
[0 0]

Matrix a :
[[0 0]
[0 0]]

Matrix c :
[[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]我们可以使用reshape方法来重塑数组。考虑一个形状为 (a1, a2, a3, …, aN) 的数组。我们可以重新整形并将其转换为另一个形状为 (b1, b2, b3, …, bM) 的数组。唯一需要的条件是： a1 x a2 x a3 … x aN = b1 x b2 x b3 … x bM 。（即数组的原始大小保持不变。）numpy.reshape(array, shape, order = ‘C’)： 在不更改数组数据的情况下对数组进行整形。输出 ：Original array :
[0 1 2 3 4 5 6 7]

array reshaped with 2 rows and 4 columns :
[[0 1 2 3]
[4 5 6 7]]

array reshaped with 2 rows and 4 columns :
[[0 1]
[2 3]
[4 5]
[6 7]]

Original array reshaped to 3D :
[[[0 1]
[2 3]]

[[4 5]
[6 7]]]为了创建数字序列，NumPy 提供了一个类似于 range 的函数，它返回数组而不是列表。arange返回给定间隔内均匀分布的值。步长是指定的。linspace 返回给定间隔内均匀分布的值。编号_ 的元素被返回。arange([start,] stop[, step,][, dtype])： 根据间隔返回一个具有均匀间隔元素的数组。提到的间隔是半开的，即[开始，停止）输出 ：A
[[0 1]
[2 3]]

A
[4 5 6 7 8 9]

A
[ 4 7 10 13 16 19]numpy.linspace(start, stop, num = 50, endpoint = True, retstep = False, dtype = None)： 在间隔中均匀返回数字空间。类似于 arange 但不是 step 它使用样本编号。输出 ：B
(array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]), 0.25)

A
[ 0. 0.22039774 0.42995免费云主机域名636 0.6183698 0.77637192 0.8961922
0.9719379 0.99988386 0.9786557 0.90929743]我们可以使用展平方法将数组的副本折叠成一维。它接受 order 参数。默认值为“C”（用于行优先顺序）。使用“F”表示列主要顺序。numpy.ndarray.flatten(order = ‘C’) ：返回折叠成一维的数组的副本。输出 ：[1, 2, 3, 4]
[1, 3, 2, 4]“PythonNumPy教程之数组如何创建”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注百云主机网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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