python编程之numpy（1）- 创建矩阵或向量

1. 基本示例

# 创建矩阵
np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6.1]])

array([[1. , 2. , 3. ],
       [4. , 5. , 6.1]])

只要有一个是浮点数，其它元素自动提升为浮点数

2.指定元素类型

# 定义类型
np.array([1, 2, 3], dtype=complex)

array([1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j])

3.基于步长构造序列 arange

0-n 的向量
arr1 = np.arange(10)
arr1

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

---

# 基于步长构造序列
np.arange(1, 20, step=7)

array([ 1,  8, 15])

4.基于数量构造序列 linspace

# 基于数量构造序列
np.linspace(1, 20, num=7)

array([ 1. , 4.16666667,  7.33333333, 10.5, 13.66666667, 16.83333333, 20. ])

5.基于概率分布构造矩阵 random.randn

# 标准正态分布 size=2*3
normal = np.random.randn(2, 3)
normal

array([[ 0.24275138, -0.10650198, -1.08604427],
       [-0.42608398,  0.32057432,  0.42782365]])

其它概率分布：

random.normal()
random.beta()
random.dirichlet()
random.poisson() …

6.零矩阵 空矩阵 单位阵

# 零矩阵
zero = np.zeros([2, 3])
zero

array([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]])

---

# 空矩阵
empty = np.empty([2, 3])
empty

array([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]])

---

# 单位阵
eye = np.eye(2)
eye

array([[1., 0.],
       [0., 1.]])

7.自定义数据类型

# 自定义数据类型
type_person = np.dtype([('age', 'uint8'), ('gender', 'bool')])
a = np.array([(8, True), (16, False), (10, True)], dtype = type_person)
a

array([( 8,  True), (16, False), (10,  True)],
      dtype=[('age', 'u1'), ('gender', '?')])