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Numpy（科学计算包）- 【创建数组 】

龙听

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发表于 2024-3-13 09:58 | 只看该作者

Numpy（科学计算包）- 【创建数组 】

ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外，也可以通过以下几种方式来创建。

numpy.empty

numpy.empty 方法用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组：
  1. numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
复制代码


下面是一个创建空数组的实例：

实例
  1. import numpy as np
  2. x = np.empty([3,2], dtype = int)
  3. print (x)
复制代码
输出结果为：
  1. [[ 6917529027641081856  5764616291768666155]
  2. [ 6917529027641081859 -5764598754299804209]
  3. [          4497473538      844429428932120]]
复制代码
注意 − 数组元素为随机值，因为它们未初始化。

numpy.zeros

创建指定大小的数组，数组元素以 0 来填充：
  1. numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
复制代码


实例
  1. import numpy as np

  3. # 默认为浮点数
  4. x = np.zeros(5)
  5. print(x)

  7. # 设置类型为整数
  8. y = np.zeros((5,), dtype = int)
  9. print(y)

  11. # 自定义类型
  12. z = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')])  
  13. print(z)
复制代码
输出结果为：
  1. [0. 0. 0. 0. 0.]
  2. [0 0 0 0 0]
  3. [[(0, 0) (0, 0)]
  4. [(0, 0) (0, 0)]]
复制代码
numpy.ones

创建指定形状的数组，数组元素以 1 来填充：
  1. numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')
复制代码


实例
  1. import numpy as np

  3. # 默认为浮点数
  4. x = np.ones(5)
  5. print(x)

  7. # 自定义类型
  8. x = np.ones([2,2], dtype = int)
  9. print(x)
复制代码
输出结果为：
  1. [1. 1. 1. 1. 1.]
  2. [[1 1]
  3. [1 1]]
复制代码
numpy.zeros_like

numpy.zeros_like 用于创建一个与给定数组具有相同形状的数组，数组元素以 0 来填充。

numpy.zeros 和 numpy.zeros_like 都是用于创建一个指定形状的数组，其中所有元素都是 0。

它们之间的区别在于：numpy.zeros 可以直接指定要创建的数组的形状，而 numpy.zeros_like 则是创建一个与给定数组具有相同形状的数组。
  1. numpy.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)
复制代码


创建一个与 arr 形状相同的，所有元素都为 0 的数组：

实例
  1. import numpy as np

  3. # 创建一个 3x3 的二维数组
  4. arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

  6. # 创建一个与 arr 形状相同的，所有元素都为 0 的数组
  7. zeros_arr = np.zeros_like(arr)
  8. print(zeros_arr)
复制代码
输出结果为：
  1. [[0 0 0]
  2. [0 0 0]
  3. [0 0 0]]
复制代码
numpy.ones_like

numpy.ones_like 用于创建一个与给定数组具有相同形状的数组，数组元素以 1 来填充。

numpy.ones 和 numpy.ones_like 都是用于创建一个指定形状的数组，其中所有元素都是 1。

它们之间的区别在于：numpy.ones 可以直接指定要创建的数组的形状，而 numpy.ones_like 则是创建一个与给定数组具有相同形状的数组。
  1. numpy.ones_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)
复制代码


创建一个与 arr 形状相同的，所有元素都为 1 的数组：

实例
  1. import numpy as np

  3. # 创建一个 3x3 的二维数组
  4. arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

  6. # 创建一个与 arr 形状相同的，所有元素都为 1 的数组
  7. ones_arr = np.ones_like(arr)
  8. print(ones_arr)
复制代码
输出结果为：
  1. [[1 1 1]
  2. [1 1 1]
  3. [1 1 1]]
复制代码

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