numpy数组01-数组的创建

一、什么是numpy

numpy是一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算、也是大部分Python科学计算库的基础库，多用于在大型、多维数组上执行数值运算。

二、创建数组的三种方式

1）通过np.array（【元素】）直接创建

a = np.array([1,2,3,4,5])
print(a)
print(type(a))

输出结果如下所示：

其中ndarray为numpy特有的数组的类型。

2）通过np.array（range（数字））创建

b = np.array(range(1,6))
print(b)
print(type(b))

输出结果与第一种相同

3）通过np.arrange（数字）快速生成，相当于np自带的第二种的化简方式。

c = np.arange(7)
print(c)
print(type(c))

输出结果如下：

三、查看数组内数据的类型

c = np.arange(7)
print(c)
print(type(c))
print(c.dtype)

输出结果如下：

 

int为c里面默认的数据类型，电脑若是32位，则默认为int32，若电脑为64位，则默认为int64。

下图为Numpy中常见的数据类型：

1.指定数据的类型

当我们不考虑内容的大小时，可以不用指定数据的类型；但是如果需要考虑内存大小，此时使用合适的数据范围又利于我们节省内存空间。

示例代码如下所示：指定为小数

d = np.arange(2,10,dtype="float32")
print(d)
print(type(d))
print(d.dtype)

输出结果如下所示：

指定为布尔类型：

d = np.array([1,2,0,0,3], dtype=bool)
print(d)
print(type(d))
print(d.dtype)

输出结果如下：

2.调整数据类型

使用astype跳绳数据类型

示例代码如下:

d = np.array([1,2,0,0,3], dtype=bool)
print(d)
print(type(d))
print(d.dtype)

e = d.astype("int8")
print(e)
print(type(e))
print(e.dtype)

输出结果如下：

四、使用random随机创建小数

random.random可以随机创建1之内的小数。

通过np.round（对象，小数点后的位数）可以对numpy的数字进行取小数的操作。

示例代码如下：

f = np.array([random.random() for i in range(10)])  # 生成是个随机小数
print(f)
print(f.dtype)

g = np.round(f, 2)
print(g)

输出结果如下：