Python numpy - 数组的创建与访问

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python numpy - 数组的创建与访问。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

一 数组array的创建途径

1  列表list 

2 函数array 

3 函数arange

4 函数zeros

5 函数eyes

6 随机函数randn/ randint

二 数组array的访问 

1 访问形状/元素个数/数据类型

 2 访问一维数组的位置/范围

3 访问二维数组的位置/范围

4 用:访问二维数组的切片


一 数组array的创建途径

生成数组的常用途径
list列表 用 [ ] 框住,一种数据类型 列表,包含多种类型的、可改变的有序串行
array函数 将输入数据转换为ndarray,如不显式指明数据类型,将自动推断;默认复制所有的输入数据
arange函数 Python内建函数range的数组版,返回一个数组
zeros函数 创建 零矩阵
eyes函数 创建单位矩阵
randn/randint函数 创建随机数组,遵循标准正态分布;创建元素为正数的数组
reshape函数 重新排列数组的形状
asarray函数 将输入转换为ndarray,但如果输入已经是ndarray 则不再复制

1  列表list 

① list 创建一维数组

如 [1,2,3,4]

import numpy as np
#create from python list
list_1=[1,2,3,4]
array_l =np.array(list_1)

运算如下

Python numpy - 数组的创建与访问

② list创建 二维数组

用 [ ] 框住list,“把list再作为list”

import numpy as np
#create from python list
list_1=[1,2,3,4]
list_2=[5,6,7,8]
array_2=np.array([list_1,list_2])

Python numpy - 数组的创建与访问

2 函数array 

用array函数将任意的序列型对象(包括其他数组),生成新数组

import numpy as np
data1 = [6, 7.5, 8, 0, 1]
arr1 = np.array(data1)
#输出可得
array([ 6. ,  7.5,  8. ,  0. ,  1. ])

3 函数arange

创建 等差数组返回结果不包括终值(开始值,终值,间隔值) 

  • 一个参数--- 参数值为终点,起点取默认值0,步长取默认值1
  • 两个参数---(开始值,终值),步长取默认值1
  • 三个参数---(开始值,终值,步长),步长支持小数

eg1 范围0-5,间隔为1

np.arange(5)

eg2 范围为1到10的等差,间隔为2

array_4 = np.arange(1,10,2)

Python numpy - 数组的创建与访问

 

4 函数zeros

创建 零矩阵

如 有5个0的一维数组;2行3列的二维数组

np.zeros(5)
np.zeros([2,3])

 Python numpy - 数组的创建与访问

5 函数eyes

创建 单位矩阵

如 5行5列的单位矩阵 

 Python numpy - 数组的创建与访问

6 随机函数randn/ randint

① randn 

  • 从标准正态分布返回一个或多个样本值。均值为0,方差为1

创建长度为10的一维数组

import numpy as np
np.random.randn(10)

Python numpy - 数组的创建与访问

② randint

1 返回随机整数

返回一个10以内的随机数

np.random.randint(10)

2 返回多维数组,加入参数size 

2*3的

np.random.randint(10,size=(2,3))

Python numpy - 数组的创建与访问

 3 返回一维数组,有长度 为20的 整数的

np.random,randint(10,size=20)

Python numpy - 数组的创建与访问

4 重新排列randshape  如排列成4*5的二维数组

np.random.randint(10,size=20).randshape(4,5)

Python numpy - 数组的创建与访问

二 数组array的访问 

1 访问形状/元素个数/数据类型

  • 形状 --(两行四列)  --  array_2.shape
  • 元素个数 -- array_2.size
  • 数据类型 --(整数型 int64,浮点型 float64)-- array_2.dtype

Python numpy - 数组的创建与访问

 2 访问一维数组的位置/范围

  • 访问array的第二个位置的元素(第一个元素)  从0开始为第一个位置
  • 访问从1到5的范围内

Python numpy - 数组的创建与访问

3 访问二维数组的位置/范围

 用 [ ] 创建多位数组后, 一样是从0开始计数

  • 数组[行数] [列数]
  • 数组[行数,列数]

Python numpy - 数组的创建与访问

4 用:访问二维数组的切片

截止第二行,从第一行开始  (同样从0开始计数,不计终值)

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