Numpy创建数组

# 导入numpy 并赋予别名 np
import numpy as np
# 创建数组的常用的几种方式(列表，元组，range,arange,linspace(创建的是等差数组),zeros(全为 0 的数组),ones(全为 1 的数组),logspace(创建的是对数数组))
# 列表方式
np.array([1,2,3,4])
# array([1, 2, 3, 4])

# 元组方式
np.array((1,2,3,4))
# array([1, 2, 3, 4])

# range 方式
np.array(range(4)) # 不包含终止数字
# array([0, 1, 2, 3])

# 使用 arange(初始位置=0,末尾,步长=1)
np.arange(1,8,2)
# array([1, 3, 5, 7])

np.arange(8)
# array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
# 使用 linspace(起始数字,终止数字，包含数字的个数[,endpoint = False]) 生成等差数组

# 生成等差数组,endpoint 为 True 则包含末尾数字
np.linspace(1,3,4,endpoint=False)
# array([1. , 1.5, 2. , 2.5])
np.linspace(1,3,4,endpoint=True)
# array([1.        , 1.66666667, 2.33333333, 3.        ])

# 创建全为零的一维数组
np.zeros(3)
# 创建全为一的一维数组
np.ones(4)
# array([1., 1., 1., 1.])

np.linspace(1,3,4)
# array([1.        , 1.66666667, 2.33333333, 3.        ])

# np.logspace(起始数字，终止数字，数字个数，base = 10) 对数数组
np.logspace(1,3,4)
# 相当于 10 的 linspace(1,3,4) 次方
# array([  10.        ,   46.41588834,  215.443469  , 1000.        ])
np.logspace(1,3,4,base = 2)
# 2 的 linspace(1,3,4) 次方
# array([2.       , 3.1748021, 5.0396842, 8.       ])

# 创建二维数组(列表嵌套列表)
np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
'''
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
'''

# 创建全为零的二维数组
# 两行两列
np.zeros((2,2))
'''
array([[0., 0.],
       [0., 0.]])
'''
# 三行三列
np.zeros((3,2))
'''
array([[0., 0.],
       [0., 0.],
       [0., 0.]])
'''

# 创建一个单位数组
np.identity(3)

'''
array([[1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.]])
'''
# 创建一个对角矩阵，(参数为对角线上的数字)
np.diag((1,2,3))
'''
array([[1, 0, 0],
       [0, 2, 0],
       [0, 0, 3]])
'''

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2020-05-07