【数据分析之道-NumPy(二)】多种方式创建数组

专栏导读

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1、前言

NumPy是Python中用于科学计算和数据分析的重要库之一。在NumPy中，数组（ndarray）是一个重要的数据结构，它可以存储多维数组，并提供了许多操作数组的方法。

在使用NumPy时，通常需要先创建一个数组，然后再对这个数组进行各种操作，比如计算、切片、索引等。NumPy提供了多种方式用于创建数组，可以根据不同的需求选择不同的方式。

在本篇文章中，我们将介绍NumPy创建数组的多种方法，并给出相应的示例。我们将依次介绍使用以下方法创建数组：

• 使用array函数创建数组
• 使用zeros和ones函数创建数组
• 使用empty和full函数创建数组
• 使用arange和linspace函数创建数组
• 使用random函数创建数组
• 使用fromfile函数和frombuffer函数创建数组

通过本篇文章的学习，读者将了解到如何使用NumPy创建数组，可以根据自己的需求选择合适的方法来创建数组，并为后续的操作打下良好的基础。

2、使用array函数创建数组

array函数是NumPy中最常用的创建数组的方式之一。可以将列表、元组等序列类型的数据转换为数组。

在这里插import numpy as np

# 将列表转换为数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a) 

# 将元组转换为数组
b = np.array((1, 2, 3, 4, 5))
print(b)

在上面的示例中，我们分别将列表和元组转换为数组。

3、使用zeros和ones函数创建数组

zeros函数和ones函数可以用来创建指定大小和数据类型的数组，其中zeros函数创建的数组中所有元素都为0，ones函数创建的数组中所有元素都为1。

import numpy as np

# 创建一个3行4列的二维数组，其中所有元素都为0
a = np.zeros((3, 4))
print(a)

# 创建一个2行3列的二维数组，其中所有元素都为1
b = np.ones((2, 3))
print(b)

在上面的示例中，我们分别使用zeros和ones函数创建了二维数组，并指定了数组的大小。

4、使用arange函数创建数组

arange函数可以用来创建一维数组，类似于Python内置的range函数。

arange函数的语法为：

numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None)

其中，start表示起始值，默认为0；stop表示终止值（不包含），必须指定；step表示步长，默认为1；dtype表示数据类型，默认为None

import numpy as np

# 创建一个从0到9的一维数组
a = np.arange(10)
print(a)

# 创建一个从2到8，步长为2的一维数组
b = np.arange(2, 9, 2)
print(b)

在上面的示例中，我们分别使用arange函数创建了一维数组，并指定了数组的起始值、终止值和步长。

5、使用linspace和logspace函数创建数组

linspace函数和logspace函数可以用来创建一维数组，其中linspace函数创建的数组中元素是等间隔的，logspace函数创建的数组中元素是对数间隔的。

import numpy as np

# 创建一个从0到1，有11个元素的一维数组
a = np.linspace(0, 1, 11)
print(a)

# 创建一个从10的0次方到10的2次方，有5个元素的一维数组
b = np.logspace(0, 2, 5)
print(b)

在上面的示例中，我们分别使用linspace和logspace函数创建了一维数组，并指定了数组的起始值、终止值和元素个数。
注意，logspace函数的第三个参数

6、使用random函数创建数组

NumPy中的random模块提供了一些函数用于生成随机数和随机数组。使用这些函数可以创建指定大小和数据类型的随机数组。

import numpy as np

# 创建一个2行3列的二维数组，其中元素的值为[0, 1)之间的随机数
a = np.random.random((2, 3))
print(a)

# 创建一个3行3列的二维数组，其中元素的值为标准正态分布的随机数
b = np.random.randn(3, 3)
print(b)

在上面的示例中，我们分别使用random函数创建了二维数组，并指定了数组的大小。

7、使用fromfile函数和frombuffer函数创建数组

fromfile函数和frombuffer函数可以从文件或缓冲区中读取数据并创建数组。

import numpy as np

# 从文件中读取数据并创建一维数组
a = np.fromfile('data.txt', dtype=np.float32)
print(a)

# 从缓冲区中读取数据并创建二维数组
buf = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
b = np.frombuffer(buf, dtype=np.int32).reshape(3, 3)
print(b)

在上面的示例中，我们分别使用fromfile函数和frombuffer函数创建了一维数组和二维数组。

总结

总的来说，NumPy提供了多种方法用于创建数组，可以根据不同的需求选择不同的方法。在创建数组时，可以指定数组的大小、数据类型等参数，也可以使用随机数或读取文件等方式来创建数组。

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