本篇内容介绍了“NumPy中ndarray多维数组怎么创建”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！创建ndarray有很多种方法，我们可以使用np.random来随机生成数据：除了随机创建之外，还可以从list中创建：从list中创建多维数组：使用np.zeros创建初始值为0的数组：创建2维数组：使用empty创建3维数组：注意，这里我们看到empty创建的数组值为0，其实并不是一定的，empty会从内存中随机挑选空间来返回，并不能保证这些空间中没有值。所以我们在使用empty创建数组之后，在使用之前，还要记得初始化他们。使用arange创建范围类的数组：指定数组中元素的dtype：可以通过data.shape获得数组的形状。通过ndim获取维数信息：可以通过data.dtype获得具体的数据类型。在创建好一个类型的ndarray之后，还可以对其进行转换：上面我们使用astype将int64类型的ndarray转换成了float64类型的。如果转换类型的范围不匹配，则会自动进行截断操作：注意，这里是把小数截断，并没有向上或者向下取整。数组可以和常量进行运算，也可以和数组进行运算：数组之间还可以进行比较，比较的是数组中每个元素的大小：先看下index和切片的基本使用，index基本上和普通数组的使用方式是一样的，用来访问数组中某一个元素。切片要注意的是切片后返回的数组中的元素是原数组中元素的引用，修改切片的数组会影响到原数组。slice还可以作为index使用，作为index使用表示的就是一个index范围值。作为index表示的slice可以有多种形式。有头有尾的，表示index从1开始到6-1结束：无头有尾的，表示index从0开始，到尾-1结束：有头无尾的，表示从头开始，到所有的数据结束：index还可以使用boolean值，表示是否选择这一个index的数据。我们先看下怎么构建一个boolean类型的数组：上面我们通过比较的方式返回了一个只包含True和False的数组。这个数组可以作为index值来访问数组：在索引行的时候，还可以索引列：可以用~符号来取反：我们可以通过布尔型数组设置值，在实际的项目中非常有用：Fancy indexing也叫做花式索引，它是指使用一个整数数组来进行索引。举个例子，我们先创建一个 8 * 4的数组：然后使用一个整数数组来索引，那么将会以指定的顺序来选择行：还可以使用负值来索引：花式索引还可以组合来使用：上面我们构建了一个8 * 4的数组。然后取他们的第2列的第一个值，第6列的第三个值等等。最后得到一个1维的数组。我们可以在不同维度的数组之间进行变换，还可以转换数组的轴。reshape方法可以将数组转换成为任意的形状：数组还提供了一个T命令，可以将数组的轴进行对调：对于高维数组，可以使用transpose来进行轴的转置：上面的transpose((1, 0, 2)免费云主机域名) 怎么理解呢？其含义是将x，y轴对调，z轴保持不变。上面我们通过使用reshape((2, 2, 4))方法创建了一个3维，也就是3个轴的数组。 其shape是 2 * 2 * 4 。先看下对应关系：（0，0）-》 [ 0, 1, 2, 3]（0，1）-》 [ 4, 5, 6, 7]（1，0）-》 [ 8, 9, 10, 11]（1，1）-》 [12, 13, 14, 15]转换之后：（0，0）-》 [ 0, 1, 2, 3]（0，1）-》 [ 8, 9, 10, 11]（1，0）-》[ 4, 5, 6, 7]（1，1）-》 [12, 13, 14, 15]于是得到了我们上面的的结果。多维数组的轴转换可能比较复杂，大家多多理解。还可以使用 swapaxes 来交换两个轴，上面的例子可以重写为：“NumPy中ndarray多维数组怎么创建”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！
本篇内容介绍了“linux中ls命令使用实例分析”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！ls命令是linux下最常用的命令。ls命令就是list的缩写缺…
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