[转载] 莫烦python学习笔记之numpy.array,dtype,empty,zeros,ones,arrange,linspace
参考链接： Python中的numpy.empty
array：创建数组dtype：指定数据类型empty：创建数据接近0zeros：创建数据全为0ones：创建数据全为1arrange：按指定范围创建数据linspace：创建线段
import numpy as np #为了方便使用numpy 采用np简写
array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #列表转化为矩阵
print(array)
"""
[[1 2 3]
[2 3 4]]
"""
print('number of dim:',array.ndim) # 维度
# number of dim: 2
print('shape :',array.shape) # 行数和列数
# shape : (2, 3)
print('size:',array.size) # 元素个数
# size: 6
a = np.empty((3,4)) # 数据为empty，3行4列,创建全空数组, 其实每个值都是接近于零的数
"""
array([[ 0.00000000e+000, 4.94065646e-324, 9.88131292e-324,
1.48219694e-323],
[ 1.97626258e-323, 2.47032823e-323, 2.96439388e-323,
3.45845952e-323],
[ 3.95252517e-323, 4.44659081e-323, 4.94065646e-323,
5.43472210e-323]])
"""
a = np.zeros((3,4)) # 数据全为0，3行4列
"""
array([[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.]])
"""
a = np.ones((3,4),dtype = np.int) # 数据为1，3行4列
"""
array([[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1]])
"""
注意arange和linspace的区别
a = np.arange(1,106,5.5).reshape((5,4)) # 区间为[1, 106) 的数据，步长为5.5
>>> a
array([[ 1. , 6.5, 12. , 17.5],
[ 23. , 28.5, 34. , 39.5],
[ 45. , 50.5, 56. , 61.5],
[ 67. , 72.5, 78. , 83.5],
[ 89. , 94.5, 100. , 105.5]])
a = np.linspace(1,105.5,20).reshape((5,4)) # 开始端1，结束端105.5，且分割成20个数据，生成线段
>>> a
array([[ 1. , 6.5, 12. , 17.5],
[ 23. , 28.5, 34. , 39.5],
[ 45. , 50.5, 56. , 61.5],
[ 67. , 72.5, 78. , 83.5],
[ 89. , 94.5, 100. , 105.5]])