python_numpy库_ndarray的创建
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1、使用np.array()创建
2、使用np的routines函数创建
(1)、np.ones(shape,dtype = None,order = 'C')
(2)、np.zeros(shape,dtype = float,order = 'C')
(3)、np.full(shape,fill_value,dtype = None,order = 'C')
(4)、np.eye(N,M=None,k=0,dtype=float)
(5)、np.linspace(start,stop,num = 50,endpoint = True,restep = False,dtype = None)
(6)、np.arange(start,stop,step,dtype = None)
(7)、np.random.randint(low,high = None,size = None,dtype = None)
(8)、np.random.randn(d0,d1,......,dn)
(9)、np.random.normal(loc = 0.0,scale = 1.0,size = None)
(10)、np.random.random(size = None)
(11)、np.random.rand(d0,d1,......,dn)
*ndarray是NumPy中表示数组的重要类型
1、使用np.array()创建
*参数列表：[1,2,3,4]
注：(1)、numpy默认ndarray的所有元素的类型是相同的
(2)、如果传入的数据类型不同，会被按照优先级强制转换为同一类型，其中优先级为 str >float >int
(3)、ndarray常见的数据类型：
int: int8、uint8、int16、int32、int64
float:float16、float32、float64
str:字符串
a = [1,2,3,4,5] n = np.array(a) print(n) #显示类型 print(type(n)) #显示形状 print(n.shape)
2、使用np的routines函数创建
(1)、np.ones(shape,dtype = None,order = 'C')
*创建一个所有元素都为1的多维数组
参数说明：
-
shape：形状
-
dtype=None，元素类型
order：{‘C’，‘F’}，可选，默认值：C是否在内存中以行主或列主顺序存储多维数据，一般默认
n = np.ones(shape=(3,),dtype = np.int8)
(2)、np.zeros(shape,dtype = float,order = 'C')
*创建一个所有元素都为0的多维数组
参数说明：
-
*shape：形状
-
*dtype = None:元素类型
n = np.zeros(shape = (5,5),dtype = np.int16)
(3)、np.full(shape,fill_value,dtype = None,order = 'C')
*创建一个所有元素都为指定元素的多维数组
参数说明：
-
*shape：形状
-
*fill_value:填充值
-
*dtype = None:元素类型
n = np.full(shape = (3,4),fill_value = 8)
(4)、np.eye(N,M=None,k=0,dtype=float)
*对角线为1其他位置为0的二维数组
参数说明：
-
*N：行数
-
*M：列数，默认为None,表示和行数一样
-
*k :主对角线向右偏移的位置
-
*dtype = None：元素类型
n = np.eye(9,9,k=3)
(5)、np.linspace(start,stop,num = 50,endpoint = True,restep = False,dtype = None)
*创建一个等差数列
参数说明：
-
start：开始值
-
stop：结束值
-
num= 50：等差数列中默认有50个数
-
endpoint = True:是否包含结束值
-
restep = False:是否返回等差值(步长)
-
dtype = None：元素类型
n = np.linspace(1,9,5) print(n)
(6)、np.arange(start,stop,step,dtype = None)
*创建一个数值范围的数组
*和Python中range功能类似
参数说明：
start：开始值
stop：结束值（不包含）
step：步长
dtype = None：元素类型
n = np.arange(2,10,2) print(n)
(7)、np.random.randint(low,high = None,size = None,dtype = None)
*创建一个随机整数的多维数组
参数说明：
-
low：最小值
-
high：None：最大值
-
-
注：high=None时，生成的数值在（0，low）之间
-
如果使用high这个值，则生成的数值在（low，high）之间
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-
size = None：数组形状，默认只输出一个随机值
-
dtype = None：元素类型
#随机整数：单个数 n = np.random.randint(3,10) print(n) #随机整数：一维数组 n = np.random.randint(3,10,size=6) print(n) #随机整数：二维数组 n = np.random.randint(3,10,size=(3,4)) print(n) #随机整数：三维数组 n = np.random.randint(0,256,size=(20,40,3)) print(n)
(8)、np.random.randn(d0,d1,......,dn)
*创建一个服从标准正态分布的多维数组
*创建一个所有元素都为1的多维数组
参数说明：
-
dn:第n个维度的值
n = np.random.randn(1,2,3) print(n)
(9)、np.random.normal(loc = 0.0,scale = 1.0,size = None)
*创建一个服从正态分布的多维数组
参数说明：
-
loc:均值
-
scale：标准差，对应分布的宽度，scale越大，正态分布的曲线越矮胖，scale越小，曲线越高瘦
-
size = None：数组形状
n = np.random.normal(10,0.5,size=(3,4)) print(n)
(10)、np.random.random(size = None)
*创建一个元素为0~1（左闭右开）的随机数的多维数组
参数说明：
-
size= None：数组形状
n = np.random.random(size=(3,4)) print(n)
(11)、np.random.rand(d0,d1,......,dn)
*同np.random.random(size = None)
*创建一个元素为0~1（左闭右开）的随机数的多维数组
参数说明：
-
dn:第n个维度的数值
n = np.random.rand(3,4) print(n)