NumPy 创建数组学习笔记

NumPy 是一个用于科学计算的Python库，它提供了多维数组对象和各种派生对象（如掩码数组或矩阵）以及用于数组操作的函数。本文介绍了NumPy数组的创建方法，并列举了一些示例。

1. 使用numpy.array创建数组

使用 numpy.array() 函数可以从Python中的列表或元组创建一维数组。可以将列表或元组作为参数传递给该函数，从而生成一个新的NumPy数组。

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import numpy as np

# 通过一个Python列表创建一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

# 通过一个Python元组创建一维数组
arr = np.array((6, 7, 8, 9, 10))
print(arr)

输出：

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[1 2 3 4 5]
[ 6  7  8  9 10]

使用 numpy.array() 还可以创建多维数组。可以将列表或元组的列表作为参数传递给该函数，从而生成一个新的NumPy多维数组。

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# 通过一个Python列表创建二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)

# 通过一个Python元组创建三维数组
arr = np.array(((1, 2), (3, 4)), dtype=np.complex)
print(arr)

输出：

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[[1 2 3]
 [4 5 6]]
[[1.+0.j 2.+0.j]
 [3.+0.j 4.+0.j]]

2. 使用numpy.zeros和numpy.ones创建数组

使用 numpy.zeros() 和 numpy.ones() 可以分别创建元素全为0或全为1的NumPy数组。

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# 创建一个元素全为0的一维数组
arr = np.zeros(5)
print(arr)

# 创建一个元素全为1的二维数组
arr = np.ones((2, 3))
print(arr)

输出：

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[0. 0. 0. 0. 0.]
[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

3. 使用numpy.arange和numpy.linspace创建数组

使用 numpy.arange() 和 numpy.linspace() 可以分别创建具有指定范围，步长和数量的等间隔数字序列的NumPy数组。

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# 创建一个包含10个数的一维数组，从2开始，每个数相差2
arr = np.arange(2, 22, 2)
print(arr)

# 创建一个包含5个数的一维数组，从0到1之间等间隔分布的数
arr = np.linspace(0, 1, 5)
print(arr)

输出：

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[ 2  4  6  8 10 12 14 16 18 20]
[0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]

4. 使用numpy.random创建数组

使用 numpy.random 模块可以创建包含随机整数或小数的NumPy数组。

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# 创建一个一维数组，包含5个范围在0到1之间的随机数
arr = np.random.rand(5)
print(arr)

# 创建一个二维数组，包含3行4列的随机整数
arr = np.random.randint(low=1, high=10, size=(3, 4))
print(arr)

输出：

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[0.08144198 0.07186467 0.74508004 0.36887959 0.50701101]
[[2 4 9 2]
 [7 6 1 7]
 [6 2 1 3]]

以上是几种常见的从Python对象创建NumPy数组的方式，并举出了相应的实例。掌握这些方法后，对于计算和数据分析任务，将会非常有用。