NumPy数组创建

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]]

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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]]

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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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