從菜鳥教程復制過來的，

轉載地址：https://www.runoob.com/numpy/numpy-array-creation.html

1.創建未初始化的narray數組

格式如下：

numpy.empty(shape=, dtype=, order=)

示例：

mport numpy as np x = np.empty([3,2], dtype = int) print (x) 結果如下： [[ 6917529027641081856 5764616291768666155][ 6917529027641081859 -5764598754299804209][ 4497473538 844429428932120]]

?

2.創建0數組，元素全部為0

格式：numpy.zeros(shap, dtype, order)

示例：

import numpy as np# 默認為浮點數 x = np.zeros(5) print(x)# 設置類型為整數 y = np.zeros((5,), dtype = np.int) print(y)# 自定義類型 z = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) print(z)

結果如下：

[0. 0. 0. 0. 0.] [0 0 0 0 0] [[(0, 0) (0, 0)][(0, 0) (0, 0)]]

?

3.創建元素全為1的數組：

格式:

numpy.ones(shape, dtype, order)

示例：

import numpy as np# 默認為浮點數 x = np.ones(5) print(x)# 自定義類型 x = np.ones([2,2], dtype = int) print(x)

?

4.從列表或元祖中創建narray數組

numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)

1.將列表轉為數組：

import numpy as np x = [1,2,3] a = np.array(x) print (a)

2.將元組轉為數組：

import numpy as np x = (1,2,3) a = np.array(x) print (a) 結果如下： [1 2 3]

?

5.從數值范圍創建數組：

格式：

numpy.arange(start, stop, step, dtype)

示例：

import numpy as npx = np.arange(5) print (x)

結果如下：

[0 1 2 3 4]

?

6.創建等差和等比數組

• .等差數組：

格式：

np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

示例1：

import numpy as np a = np.linspace(1,10,10) print(a)

結果：

[ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]

示例2：endpoint為False的情況

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?

• 等比數組：

格式：

np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)

示例1：

import numpy as np # 默認底數是 10 a = np.logspace(1.0, 2.0, num = 10) print (a)

結果如下；

[ 10. 12.91549665 16.68100537 21.5443469 27.82559402 35.93813664 46.41588834 59.94842503 77.42636827 100. ]

示例2：將對數的底數設置為 2 :

import numpy as np a = np.logspace(0,9,10,base=2) print (a) [ 1. 2. 4. 8. 16. 32. 64. 128. 256. 512.]

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python利用numpy创建数组（等比，等差，空数组，1数组）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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