python——创建各种特殊数组(numpy)

• • python——创建各种特殊数组(numpy)
• 前言
• 一、numpy是什么？
• 二、使用步骤
• • 1.安装numpy
  • 2.引入包
• 三、创建数组
• • 1.全一/全零数组
  • 2.数字序列数组
  • 3.等差数列数组
  • 4.等比数列数组
• 总结

NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。

dos命令如下：

pip install numpy 

代码如下：

import numpy as np

创建全一数组:ones()函数
创建全零数组:zeros()函数
函数语法：
ones(shape,dtype,order)
zeros(shape,dtype,order)
shape：描述数组的维度，以及各个维度内部的元素个数。该参数值是一个int或一个int元组，用于定义数组的大小。 如果我们仅指定一个int变量，则将返回一维数组。 对于一个整数元组，将返回给定形状的数组。
dypte：指定数组元素的数据类型。该参数是一个可选参数，默认值为float。
order：定义内存中以行优先还是以列优先顺序存储多维数组，其是一个可选参数，默认值为C风格(行优先),还可取F风格(列优先),一般取默认值。
示例如下：

#创建一个shape为(3,2),dtype为int16的全一数组：
arr = np.ones((3,2),dtype=int16)

>>>arr

array([[1, 1],
       [1, 1],
       [1, 1]], dtype=int16)

#创建一个shape为(3,3),dtype为np.int64的全零数组：
brr = np.zeros((3,3),dtype=np.int64)

>>>brr

array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 0]], dtype=int64)

创建由数字序列构成的数组:arange()函数
函数语法：
arange(start,stop,step,dtype)
start：起始数字，默认为0
stop：结束数字
step：步长，默认为1
dtype：指定数据类型
示例如下：

#创建一个只设置结束数字为4的数字序列数组：
crr = np.arange(4)

>>>crr

array([0, 1, 2, 3])

创建等差数列数组：linspace()函数
函数语法：
linspace(start,stop,num)
start：起始数字
stop：结束数字
num：个数
示例如下：

#创建起始数字为1，结束数字为10，个数为10的等差数列数组
drr = np.linspace(1,10,10)

>>>drr

array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.])
#这是使用默认的dtype参数(float)的结果

>>>drr

array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10], dtype=int16)
#这是设置dtype=np.int16的结果

创建等比数列数组：linspace()函数
函数语法：
logspace(start,stop,num，base)
start：起始指数
stop：结束指数
num：个数
base：公比
示例如下：

#创建起始指数为1，结束指数为10，个数为5，公比为2的等比数列数组
err = np.logspace(1,5,5,base=2,dtype=np.int16)

>>>err

array([ 2,  4,  8, 16, 32], dtype=int16)

本篇文章简单介绍了python利用numpy包中4个函数创建不同的特殊数组，实属小白上路，若理解或描述有误，请各位不吝赐教，也希望能帮到大家！