numpy 生成数组

Numpy学习(一) 生成数组 Numpy 1.基本操作 1.11 生成0和1的数组 np.ones(shape, dtype) np.ones_like(a, dtype) np.zeros(shape, dtype) np.zeros_like(a, dtype) 例子: # 生成 1 的数组 ones = np.ones([4,8]) ones # 返回结果: array([[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], 阅读详情
import numpy as np
# 定义一个数组,设置浮点型
a = np.array([[2, 3, 4],
             [3, 4, 5]], dtype=np.float32)
print(a)
# 输出数组元素类型
print(a.dtype)

# 定义一个全零的数组
b = np.zeros((3, 4))
print(b)

# 定义一个全为一的数组
c = np.ones((3, 4), dtype=np.int32)
print(c)

# 定义一个空数组,默认元素值为零
d = np.empty((3, 4))
print(d)

# 定义个等差数组,差值为2
e = np.arange(10, 20, 2)
print(e)

# 定义一个等差数组,默认差值为1, 修改为3*4的二维数组
f = np.arange(12).reshape((3, 4))
print(f)

# 产生1到20 20个均匀间隔的数字
g = np.linspace(1, 20, 20)
print(g)

结果:
[[2. 3. 4.]
[3. 4. 5.]]

float32

[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]]

[[1 1 1 1]
[1 1 1 1]
[1 1 1 1]]

[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]]

[10 12 14 16 18]

[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]

[ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18.
19. 20.]

python生成numpy数组 初学者一看就懂的入门python2 正在生成numpy数组 numpy.ndarray是一种表示N维数组的类型。 数组可以生成: 1.包含数字数据的Python列表 2.使用numpy数组生成函数 3.从文件中读取数据 my_list = [1,2,3,4,5] my_array = np.array(my_list) # create a simple 1-D array print(my_list) print(my_array) print(type(my_list)) type(my_array 阅读详情

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酱汁儿 1183
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jeffery0628
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