Numpy 数组创建 (三)

来源：互联网发布：软件设计师科目编辑：程序博客网时间：2024/06/03 14:16

创建数组

#!/usr/bin/env python  # encoding: utf-8  import numpy as np#创建一维数组a = np.array([2,3,4])print a.dtype  #输出 a 的数据类型#创建二维数组#方法一：b = np.array([(1.5,2,3),(4,5,6)])#方法二：c = np.array([[1.5,2,3],[4,5,6]])#方法三：在创建时显式指定数组中元素的类型c = np.array( [ [1,2], [3,4] ], dtype=complex)  #自定义结构数组persontype=np.dtype({'names':['name','age','weight'],'formats':['S32','i','f']},align=True)    a=np.array([("Zhang",32,75.5),("wang",24,65.3)],dtype=persontype)print a#取得数组大小print a.shapeprint c.shape

zeros 函数创建数值全部为0的数组

np.zeros((3,4,5),dtype = int16)输出：array([[[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],          [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],          [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],          [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]],           [[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],          [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],          [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],          [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]],           [[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],          [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],          [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],          [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]]])

ones函数创建数值全部为1的数组

 ones( (2,3,4), dtype=int16 ) # 指定数组中元素类型 输出： array([[[1, 1, 1, 1],  　　　        [1, 1, 1, 1],  　　　        [1, 1, 1, 1]],  　　　  　　　       [[1, 1, 1, 1],  　　　        [1, 1, 1, 1],  　　　        [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16)

创建序列形式数组

1.arange

 arange(10, 30, 5)   # 10 -- 起始值 30 -- 终止值 5 -- 增长步长值输出： array([10, 15, 20, 25])

arange(10,100)#创建包含10~99数组

2.linspace ， arange 浮点数精度有限，通常无法预测获得的元素个数，所以在接收浮点数值时使用linspace 来代替arange 。

numpy.linspace(-1, 0, 5)输出：array([-1.  , -0.75, -0.5 , -0.25,  0.  ])

linspace(1, 2, 100)#创建包含100个取值范围在1~2之间的数组

3. logspace

logspace(0, 1, 100, base=10)#返回包含100个取值范围在10+[0~1]之间的数组

0 0