Python之numpy学习笔记(一) 标准数据类型

一、numpy标准数据类型

1. 当构建一个数组时，可以用一个字符串参数来指定数据类型

np.zeros(10, dtype = 'int16')

或者用相关的Numpy对象来指定:

 np.zeros( 10 ,  dtype = np.int16 )

2. Numpy 的标准数据类型包括以下 bool(布尔值)int,uint(无符号整型)float,complex(复数)
   

二、创建数组的方式

1. 一般创建数组的方式
   • 通过 np.array的方式从Python列表创建数组

  In[8]: np.array([1, 2, 3, 4])
  Out[8]: array([1, 2, 3, 4])

- 不同于 Python 列表，NumPy 要求数组必须包含同一类型的数据。如果类型不匹

配，NumPy 将会向上转换（如果可行）。

  In[9]: np.array([3.14, 4, 2, 3])
  Out[9]: array([ 3.14, 4. , 2. , 3. ])

• 设置数组的数据类型，可以用 dtype 关键字

In[10]: np.array([1, 2, 3, 4], dtype='float32')
Out[10]: array([ 1., 2., 3., 4.], dtype=float32)

• NumPy 数组可以被指定为多维的

In[11]: # 嵌套列表构成的多维数组
np.array([range(i, i + 3) for i in [2, 4, 6]])
Out[11]: array([[2, 3, 4],
[4, 5, 6],
[6, 7, 8]])

2. 创建特殊数组

创建特殊数组	语法说明
np.zeros((3, 3))	创建全0数组
np.ones((2, 3)))	创建全1数组
np.eye(3)	创建单位矩阵
np.full((3, 5), 3.14)	创建指定全为3.14的3行5列的数组
np.arange(6)	创建一维等差数组
np.arange(6).reshape(2, 3)	创建一维等差数组，并进行重塑为二维数组
np.random.randint(5, size=(2, 3))	创建二维随机整数数组(数值小于5)