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NumPy数组创建
Python是一种开源的面向对象语言。它具有许多功能。NumPy就是这样一种简化数组计算的包。可以通过以下任何数组创建例程或使用低级 ndarray 构造函数来构造新的ndarray对象.
数组是NumPy库的核心数据结构,本文晓得博客为你介绍NumPy数组创建。
numpy.empty
创建一个未初始化的指定形状和数据类型的数组。它使用以下构造函数 –
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
构造函数采用以下参数。
参数 | 说明 |
Shape | int 或 int 元组中空数组的形状 |
Dtype | 所需的输出数据类型。可选的 |
Order | ‘C’ 表示 C 风格的行优先数组,’F’ 表示 FORTRAN 风格的列优先数组 |
import numpy as np
x = np.empty([3,2], dtype = int)
print(x)
输出:(注意– 数组中的元素显示随机值,因为它们未初始化。)
[[ 0 2043]
[ 1 8]
[ 24 8]]
numpy.zeros
返回一个指定大小的新数组,用零填充。
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
构造函数采用以下参数
参数 | 说明 |
Shape | int 或 int 元组中空数组的形状 |
Dtype | 所需的输出数据类型。可选的 |
Order | ‘C’ 表示 C 风格的行优先数组,’F’ 表示 FORTRAN 风格的列优先数组 |
import numpy as np
x = np.zeros(5)
print(x)
输出:
[0. 0. 0. 0. 0.]
numpy.ones
返回一个指定大小和类型的新数组,用 1 填充
numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')
参数 | 说明 |
Shape | int 或 int 元组中空数组的形状 |
Dtype | 所需的输出数据类型。可选的 |
Order | ‘C’ 表示 C 风格的行优先数组,’F’ 表示 FORTRAN 风格的列优先数组 |
import numpy as np
x = np.ones([2,2], dtype = int)
print(x)
输出:
[[1 1]
[1 1]]
总结
以上是晓得博客为你介绍的NumPy数组创建的全部内容,希望对你的NumPy学习有所帮助,如有问题,欢迎留言探讨。
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