NumPy 创建数组
文章目录
原文地址:
https://www.runoob.com/numpy/numpy-array-creation.html
ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外,也可以通过以下几种方式来创建。
1、numpy.empty
numpy.empty 方法用来创建一个指定形状(shape)、数据类型(dtype)且未初始化的数组:
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
参数说明:
参数 | 描述 |
---|---|
shape | 数组形状 |
dtype | 数据类型,可选 |
order | 有"C"和"F"两个选项,分别代表,行优先和列优先,在计算机内存中的存储元素的顺序。 |
使用
2、numpy.zeros
创建指定大小的数组,数组元素以 0 来填充:
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
参数说明:
参数 | 描述 |
---|---|
shape | 数组形状 |
dtype | 数据类型,可选 |
order | ‘C’ 用于 C 的行数组,或者 ‘F’ 用于 FORTRAN 的列数组 |
使用
# numpy.zeros 创建指定大小的数组,数组元素以 0 来填充:
# 默认为浮点数
b = np.zeros(5)
print(b) # [0. 0. 0. 0. 0.]
print('-----------')
# 设置类型为整数
c = np.zeros((5,), dtype=np.int)
print(c) # [0 0 0 0 0]
print('-----------')
# 自定义类型
d = np.zeros((2, 2), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')])
print(d)
'''
[[(0, 0) (0, 0)]
[(0, 0) (0, 0)]]
'''
print(d['x'])
'''
[[0 0]
[0 0]]
'''
3、numpy.ones
创建指定形状的数组,数组元素以 1 来填充:
numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')
参数说明:
参数 | 描述 |
---|---|
shape | 数组形状 |
dtype | 数据类型,可选 |
order | ‘C’ 用于 C 的行数组,或者 ‘F’ 用于 FORTRAN 的列数组 |
# numpy.ones 创建指定形状的数组,数组元素以 1 来填充:
# 默认为浮点数
e = np.ones(5) # [1. 1. 1. 1. 1.]
print(e)
# 自定义类型
x = np.ones([2,2], dtype = int)
print(x)
'''
[[1 1]
[1 1]]
'''
从已有的数组创建数组
4、numpy.asarray
numpy.asarray 类似 numpy.array,但 numpy.asarray 参数只有三个,比 numpy.array 少两个。
numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)
参数说明:
参数 | 描述 |
---|---|
a | 任意形式的输入参数,可以是,列表, 列表的元组, 元组, 元组的元组, 元组的列表,多维数组 |
dtype | 数据类型,可选 |
order | 可选,有"C"和"F"两个选项,分别代表,行优先和列优先,在计算机内存中的存储元素的顺序。 |
实例
g = [1,2,3]
h = np.asarray(g)
print(h) # [1 2 3]
# 元组 转 ndarray
j = (1,2,3)
h = np.asarray(j)
print(h) # [1 2 3]
# 元组列表 转 ndarray
k = [(1,2,3),(4,5)]
h = np.asarray(k)
print(h) # [(1, 2, 3) (4, 5)]
# 设置了 dtype 参数
h = np.asarray(g, dtype = float)
print(h) # [1. 2. 3.]
5、numpy.frombuffer
numpy.frombuffer 用于实现动态数组。
numpy.frombuffer 接受 buffer 输入参数,以流的形式读入转化成 ndarray 对象。
numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)
**注意:**buffer 是字符串的时候,Python3 默认 str 是 Unicode 类型,所以要转成 bytestring 在原 str 前加上 b。
参数说明:
参数 | 描述 |
---|---|
buffer | 可以是任意对象,会以流的形式读入。 |
dtype | 返回数组的数据类型,可选 |
count | 读取的数据数量,默认为-1,读取所有数据。 |
offset | 读取的起始位置,默认为0。 |
s = b'Hello World'
a = np.frombuffer(s, dtype='S1')
print(a) # [b'H' b'e' b'l' b'l' b'o' b' ' b'W' b'o' b'r' b'l' b'd']
s = 'Hello World'
a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1')
print (a)
Traceback (most recent call last):
File "/Users/user/PycharmProjects/NumpyDemo/Code/ArrayCreate.py", line 89, in <module>
a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1')
TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'
6、numpy.fromiter
numpy.fromiter 方法从可迭代对象中建立 ndarray 对象,返回一维数组。
numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)
参数 | 描述 |
---|---|
iterable | 可迭代对象 |
dtype | 返回数组的数据类型 |
count | 读取的数据数量,默认为-1,读取所有数据 |
# 使用 range 函数创建列表对象
list = range(5)
it = iter(list)
# 使用迭代器创建 ndarray
x = np.fromiter(it, dtype=float)
print(x) # [0. 1. 2. 3. 4.]
从数值范围创建数组
7、numpy.arange
numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象,函数格式如下:
numpy.arange(start, stop, step, dtype)
根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长,生成一个 ndarray。
参数说明:
参数 | 描述 |
---|---|
start |
起始值,默认为0 |
stop |
终止值(不包含) |
step |
步长,默认为1 |
dtype |
返回ndarray 的数据类型,如果没有提供,则会使用输入数据的类型。 |
# 生成 0 到 5 的数组
x = np.arange(5)
print (x) # [0 1 2 3 4]
# 设置返回类型位 float (设置了 dtype)
x = np.arange(5, dtype = float)
print (x) # [0. 1. 2. 3. 4.]
# 设置了起始值、终止值及步长
x = np.arange(10,20,2)
print (x) # [10 12 14 16 18]
8、numpy.linspace 创建一维数组
numpy.linspace
函数用于创建一个一维数组,数组是一个等差数列构成的,格式如下:
np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
参数说明:
参数 | 描述 |
---|---|
start |
序列的起始值 |
stop |
序列的终止值,如果endpoint 为true ,该值包含于数列中 |
num |
要生成的等步长的样本数量,默认为50 |
endpoint |
该值为 true 时,数列中中包含stop 值,反之不包含,默认是True。 |
retstep |
如果为 True 时,生成的数组中会显示间距,反之不显示。 |
dtype |
ndarray 的数据类型 |
# 设置起始点为 1 ,终止点为 10,数列个数为 10。
a = np.linspace(1,10,10)
print(a) # [ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]
# 设置元素全部是1的等差数列
a = np.linspace(1,1,10)
print(a) # [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
# 将 endpoint 设为 false,不包含终止值
a = np.linspace(10, 20, 5, endpoint = False)
print(a) # [10. 12. 14. 16. 18.]
# 如果将 endpoint 设为 true,则会包含 20。
# 以下实例设置间距。
a = np.linspace(1, 10, 10, retstep=True)
print(a) # (array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.]), 1.0)
# 拓展例子
b = np.linspace(1, 10, 10).reshape([10, 1])
print(b)
'''
[[ 1.]
[ 2.]
[ 3.]
[ 4.]
[ 5.]
[ 6.]
[ 7.]
[ 8.]
[ 9.]
[10.]]
'''
9、numpy.logspace
numpy.logspace 函数用于创建一个于等比数列。格式如下:
np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)
base 参数意思是取对数的时候 log 的下标。
参数 | 描述 |
---|---|
start |
序列的起始值为:base ** start |
stop |
序列的终止值为:base ** stop。如果endpoint 为true ,该值包含于数列中 |
num |
要生成的等步长的样本数量,默认为50 |
endpoint |
该值为 true 时,数列中中包含stop 值,反之不包含,默认是True。 |
base |
对数 log 的底数。 |
dtype |
ndarray 的数据类型 |
# 默认底数是 10
a = np.logspace(1.0, 2.0, num = 10)
print (a)
'''
[ 10. 12.91549665 16.68100537 21.5443469 27.82559402
35.93813664 46.41588834 59.94842503 77.42636827 100. ]
'''
# 将对数的底数设置为 2
a = np.logspace(0,9,10,base=2)
print (a) # [ 1. 2. 4. 8. 16. 32. 64. 128. 256. 512.]