Numpy库（一）- 数组的创建

1 Numpy预备基础知识：

1.1 Numpy数据类型：

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 1.2 Numpy数组属性：

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1.2.1 各个属性的具体演示

```

import numpyas np#引入numpy库

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

print(a)#输出ndarray数组

print("数组a的维度为:",a.ndim,

"\n数组a的类型为:",type(a),

"\n数组a的形状为",a.shape,

"\n数组a的元素个数为",a.size)#输出数组a中的各种元素的属性

```

 运行截图显示：

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2 Numpy数组的创建

2.1 直接创建

2.1.1 numpy.zeros（）方法

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2.1.2  numpy.ones（）方法

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实例演示：

import numpyas np

a = np.ones((3,3),dtype=int)#创建一个3行3列，元素值全为1的ndarray数组

b = np.zeros((4,4))#创建一个4行4列，元素值全为0的ndarray数组

print(a)

print(b)

 运行截图：

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2.2 间接创建

2.2.1 numpy.asarray（）

将列表，元组等Python中基本数据类型转为ndarray数组类型

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 实例演示：

import numpyas np

a1 = [1,2,3]

b1 = (4,5,6)

a2 = np.asarray(a1,dtype=int)#将列表转为ndarray数组

b2 = np.asarray(b1,dtype=int)#将元组转为ndarray数组

print(a2)

print(b2)

print(type(a2),type(b2))

 运行截图：

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2.2.2 numpy.frombuffer（）方法

将字符串转化为ndarray数组

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 实例演示：

import numpyas np

str =b'good job'

d2 = np.frombuffer(str,dtype='S1')#将字符串转化为ndarray数组

print(str,d2,'\n',type(str),'\n',type(d2))

运行截图：

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2.3通过数值范围创建ndarray数组

2.3.1 numpy.arange（）方法

​实

例演示：

import numpyas np

k = np.arange(1,10,2,dtype=int)#创建一个从1到10，步长为2的ndarray数组

print(k)

 运行截图：

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2.3.2 numpy.linspace （）方法

​

实例演示：

import numpyas np

a = np.linspace(1,10,10)#创建一个起始值为1，终止值为10，元素个数为10的等差ndarray数组

print(a)

运行截图：

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2.3.3 numpy.logspace（）方法

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本文图片摘自菜鸟教程 ，编程工具为pycharm