Python基础（Numpy创建数组）

Numpy创建数组方法及实现

操作方法

  • 01

    在python IDE导入numpy模块,我用的是自带解释器 >>> import numpy as np >>> np.array([1,2,3,4]) #通过array函数创建数组 array([1, 2, 3, 4])

  • 02

    >>> c=np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]])#二维数组，第0轴长度为3，第1轴长度为4，也就分别相当于矩阵的行数和列数 >>> c array([[ 1,  2,  3,  4], [ 4,  5,  6,  7], [ 7,  8,  9, 10]]) >>> c.shape#数组的形状可以通过其shape 属性获得，它是一个描述数组各个轴长度的元组(tuple) (3L, 4L)

  • 03

    >>> np.arange(0,1,0.1)#arange()函数指定了开始值、终值和步长创建等差数列的一维数组，注意不包含终值。 array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9])

  • 04

    >>> np.linspace(0,1,10)#指定开始值、终值和元素个数创建等差数列的一维数组，通过endpoint参数指定是否包含终值，默认为Ture，即包含终值 array([ 0.        ,  0.11111111,  0.22222222,  0.33333333,  0.44444444, 0.55555556,  0.66666667,  0.77777778,  0.88888889,  1.        ])

  • 05

    >>> np.logspace(0,2,5)#logspace和linspace类似，区别在于它创建的是等比数列，起始值为10^0,而终值为10^2 array([   1.        ,    3.16227766,   10.        ,   31.6227766 ,  100.        ])

  • 06

    >>> np.logspace(0,1,12,base=2,endpoint=False)#base表示基数，endpoint=False表示终值不包含2^1。 array([ 1.        ,  1.05946309,  1.12246205,  1.18920712,  1.25992105, 1.33483985,  1.41421356,  1.49830708,  1.58740105,  1.68179283, 1.78179744,  1.88774863])

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