介绍 #,通过数组函数传递列表对象
时间=L [1,, 2,, 3,, 4, 5, 6)
a =, np.array (L) #,若传递的是多层嵌套的列表,将创建多维数组
b =, np.array([[1,, 2,, 3,, 4],,(5, 6, 7, 8),,(9日,10日,11日,12]]) #,可以通过dtype参数在创建时指定元素类型
d =, np.array([[1,, 2,, 3,, 4],,(5, 6, 7, 8),,(9日,10日,11日,12]],,dtype=np.float)
#,如果更改元素类型,可以使用astype安全的转换
f =, d.astype (np.int) #,和Python的范围类似,不等同样不包括终值;但可不等以生成浮点类型,而范围只能是整数类型
#,1为开始值,10为终止值(不包括),0.5为步长
a =, np.arange(1, 10日,0.5) #,np.ones(形状,dtype),生成元素全为1(默认浮点型)的数组
#,形状可以为一个整数得到一个一维数组,也可以为(整数1,整数2)的格式得到二维数组,同理可得多维数组
时间=a np.ones ((3), 3), dtype=np.int32)
打印(“:\ n",,)
,,
#,np.zeros(形状,dtype),生成元素全为0(默认浮点型)的数组
#,用法与np.noes()一样
时间=b np.zeros ((3), 3), dtype=np.int32)
打印(“b: \ n",, b)
,,
#,np.empty(形状,dtype),生成元素为随机数(默认浮点型)的数组
#,用法与np.ones()一样
时间=c np.empty ((3, 4), dtype=np.int32)
打印(“c: \ n",, c)
#,np.ones (), np.zeros (), np.empty()都具有如下形式复制一个结构一样的数组,但数据类型可选择
np.ones_like(数组,,dtype=)
np.zeros_like(数组,,dtype=)
np.empty_like(数组,,dtype=) #,linspace函数通过指定起始值,终止值和元素个数来创建等差数组,元素之间是等步长的
#,端点表示是否包括终止值,默认为真实的
b =, np.linspace(1, 10日,10日,端点=True) #,指定起始值,终止值,元素个数和基数来创建等比数列
#,基表示基数,下式创建了一个1到4之间的有10个数的等比数列
d =, np.logspace(1,, 2,,,,端点=True,基?2)
#,基数为10,下式创建了一个10到100之间的有10个数的等比数列
d =, np.logspace(1,, 2,,,,端点=True,基?10) #,返回一个服从“0 ~ 1”均匀分布的随机数,该随机数在(0,1)内,也可以返回一个由服从“0 ~ 1”均匀分布的随机数组成的数组。
#,np.random.rand (d0, d1,,…,, dn)
#,返回一个随机值,随机值在[0,1)内
在[15]:np.random.rand ()
[15]:0.9027797355532956
#,返回一个3 x3的数,组数组元素在(0,1)内
在[16]:np.random.rand (3)
[16]:,
阵列([[,0.47507608,,0.64225621,,0.9926529,),
,,,(0.18413813,0.95028412,,,,,0.91879723],
,,,(0.42356103,0.89995217,,,,,0.81312942]])
在[17],np.random.rand (3, 3, 3)
,,
#,返回一个子集要的数组
[17]:,
数组([[[0.76346848,0.30295904,,,,,0.33125168],
,,,(0.75020602,0.77845927,,,,,0.84670385],
,,,(,0.2329741,,0.65962263,,0.93239286]],
,,,[[0.9019242,0.24575304,,,,,,0.62390674],
,,,(0.93187574,0.43663215,,,,,0.75302239],
,,,(0.01582182,0.62658734,,,,,0.66478944]],
,,,[[0.51664503,0.22152418,,,,,0.41196781],
,,,(0.19248885,0.47723318,,,,,0.29699868],
,,,(0.66718804,0.11664651,,,,,0.39836448]]]) #,产生标准正态分布随机数或随机数组,用法与兰德(d0, d1,,…,, dn)方法一样
np.random.randn (d0, d1,,…,, dn) #,可以生成随机数,也可以生成多维随机数组
#,np.random.randint(低,高=没有,大?没有,dtype=)
#,[0,4)之间的随机数
在[7]:np.random.randint (4)
[7]:1
#,[0,4)之间的一维数组
在[8],np.random.randint(4、大?4)
出[8]:数组([2,,2,,2,,0])
10 #,(4)之间的一维数组
在[9]:np.random.randint(4、10、大?6)
出[9]:数组([7日,9日,7日,8日,6日,9])
10 #,(4)之间的2 x2数组
np.random.randint(4、10、大?(2,2),dtype=& # 39; int32& # 39;)
[10]:
阵列([[7,,4],[6,9]])
小编给大家分享一下python初始化数组的方法,希望大家阅读完这篇文章后大所收获、下面让我们一起去探讨吧!
因为画图中x轴与y轴的数据通常为数组格式的数据,所以先总结一下如何初始化数组:
<强>(1)列表得到数组
<强>(2)使用论坛
<强>(3)使用的零,空
<>强(4)等差数列
<强>(5)等比数列
<强>(6)随机数
<强> rand()
<强> randn()
<强> randint()
