【Python基础】Python之Numpy数组

最新推荐文章于 2025-05-24 19:45:54 发布

mafumafu2018

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分类专栏： python基础文章标签： python numpy

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本文介绍了Python的Numpy库中创建数组的基本方法，包括np.zeros()、np.ones()、np.empty()以及np.linspace()。通过实例解析了它们的功能和使用方式，帮助理解如何生成不同类型的数组。

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Python之Numpy数组

把经常会用到的数组列在这里...

1. np.zeros()

a1 = np.zeros(3)
# array([0., 0., 0.])

a2 = np.zeros([2,3])
# array([[0., 0., 0.],
#        [0., 0., 0.]])

a3 = np.zeros((2, 2))
# array([[0., 0.],
#        [0., 0.]])

zeros创建的是全部为0的数组，zeros()里面填单个数字:一维数组,

zeros()里面填列表[n,m]：n行m列数组,

zeros()里面填元组(n,m)：n行m列数组（哦哟，很神奇哦，所以填方括号和圆括号是一样的咯）

a = np.zeros(3, dtype=int)
type(a[0])
# numpy.int64

zeros()默认生成的数据类型是float64（64位浮点数），如果需要指定数据类型的话，在括号里加一个dtype=int就好（生成的是int64，64位整数）

z = np.zeros(4)
print(z)
# [0. 0. 0. 0.]

z.shape = (2, 2)
print(z)
# [[0. 0.]
#  [0. 0.]]

z.shape = (4, 1)
print(z)
# [[0.]
#  [0.]
#  [0.]
#  [0.]]

shape可以变换zeros()的维度，增加维度

shap跟reshape有什么不同？==>

shape是查看数据有多少行多少列（虽然也可以赋值，但是不是本职工作）

reshape()是数组array中的方法，作用是将数据重新组织

2. np.ones()

a1 = np.ones(3)
print(a1)
# [1. 1. 1.]

a2 = np.ones([2,3])
print(a2)
# [[1. 1. 1.]
#  [1. 1. 1.]]

a3 = np.ones((2, 2))
print(a3)
# [[1. 1.]
#  [1. 1.]]

跟np.zeros()差不多，只是zeros()生成的全是0，ones()生成的全是1（而且它们生成的都是float64）

3. np.empty()

z = np.empty(3)
print(z)
# [1. 1. 1.]

它是在内存中创建数组，之后可以用数据去填充这个数组==>（但生成出来的是1，跟ones()的结果一样，难道这个1是占位符一般的存在？）

4. np.linspace()

z = np.linspace(2, 4, 5)
# [2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. ]

linspace(n, m, i)的意思是在n~m之间，生成i个数值（这i个数值不是随机生成的，平均间隔是相等的哦）