1、numpy.array

""" 1、numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) object 數組或嵌套的數列 dtype 數組元素的數據類型，可選 copy 對象是否需要復制，可選 order 創建數組的樣式，C為行方向，F為列方向，A為任意方向（默認） subok 默認返回一個與基類類型一致的數組 ndmin 指定生成數組的最小維度 """ a = np.array([1,2,3]) print(a) # [1 2 3] a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(a) # [[1 2] [3 4]] a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], ndmin = 2) print(a) # [[1 2 3 4 5]] a = np.array([1, 2, 3], dtype = complex) print (a) # [1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j]

2、numpy.empty

""" numpy.empty 方法用來創建一個指定形狀（shape）、數據類型（dtype）且未初始化的數組 2、numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C') shape 數組形狀 dtype 數據類型，可選 order 有"C"和"F"兩個選項,分別代表，行優先和列優先，在計算機內存中的存儲元素的順序。 """ x = np.empty((3,2), dtype = np.float64) print(x) # [[0 0] [0 0] [0 0]] 當為 int64 float64 時 會產生隨機數，其他情況好像是產生 0

3、numpy.zeros

"""numpy.zeros 創建指定大小的數組，數組元素以 0 來填充： 3、numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C') shape 數組形狀 dtype 數據類型，可選 order 'C' 用于 C 的行數組，或者 'F' 用于 FORTRAN 的列數組 """ # 默認為浮點數 x = np.zeros(5) # [0. 0. 0. 0. 0.] print(x) # 設置類型為整數 y = np.zeros((5,), dtype = np.int64) print(y) # [0 0 0 0 0]

4、numpy.ones

""" numpy.ones 創建指定形狀的數組，數組元素以 1 來填充： 4、numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C') shape 數組形狀 dtype 數據類型，可選 order 'C' 用于 C 的行數組，或者 'F' 用于 FORTRAN 的列數組 """ # 默認為浮點數 x = np.ones(5) print(x) # [1. 1. 1. 1. 1.] # 自定義類型 x = np.ones([2,2], dtype = np.int32) print(x) # [[1 1] [1 1]]

5、numpy.arange

""" numpy.arange 5、numpy.arange(start, stop, step, dtype) start 起始值，默認為0 stop 終止值（不包含） step 步長，默認為1 dtype 返回ndarray的數據類型，如果沒有提供，則會使用輸入數據的類型。 """ x = np.arange(5) print (x) # [0 1 2 3 4] # 設置了 dtype x = np.arange(5, dtype = float) print (x) # [0. 1. 2. 3. 4.] # 設置了起始值、終止值及步長： x = np.arange(10,20,2) print (x) # [10 12 14 16 18]

6、numpy.full

""" numpy.full 返回一個根據指定shape和type,并用fill_value填充的新數組。 numpy.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C') shape：整數或整數序列 fill_value： 填充數組的值 dtype：數據類型，可選 """ a = np.full((2,3), 6) print(a) # [[6 6 6] [6 6 6]]

7、numpy.linspace

""" numpy.linspace 函數用于創建一個一維數組，數組是一個等差數列構成的，格式如下： 6、np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) start 序列的起始值 stop 序列的終止值，如果endpoint為true，該值包含于數列中 num 要生成的等步長的樣本數量，默認為50 endpoint 該值為 true 時，數列中包含stop值，反之不包含，默認是True。 retstep 如果為 True 時，生成的數組中會顯示間距，反之不顯示。 dtype ndarray 的數據類型 """ a = np.linspace(1,10,10) print(a) # [ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.] # 設置元素全部是1的等差數列 a = np.linspace(1,1,10) print(a) # [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.] # 將 endpoint 設為 false，不包含終止值： a = np.linspace(10, 20, 5, endpoint = False) print(a) # [10. 12. 14. 16. 18.] # 設置間距 retstep 為 True a = np.linspace(10, 19, 5, retstep=True) print(a) # (array([10. , 12.25, 14.5 , 16.75, 19. ]), 2.25)

8、numpy.logspace

""" numpy.logspace 函數用于創建一個于等比數列。格式如下： 7、np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None) start 序列的起始值為：base ** start stop 序列的終止值為：base ** stop。如果endpoint為true，該值包含于數列中 num 要生成的等步長的樣本數量，默認為50 endpoint 該值為 true 時，數列中中包含stop值，反之不包含，默認是True。 base 對數 log 的底數。 dtype ndarray 的數據類型 """ a = np.logspace(1.0, 2.0, num = 5) print(a) # [ 10. 17.7827941 31.6227766 56.23413252 100. ] a = np.logspace(0,9,10,base=2) print(a) # [ 1. 2. 4. 8. 16. 32. 64. 128. 256. 512.]

https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html
https://www.cjavapy.com/article/86/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python3-numpy数组创建的几种方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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