B03_NumPy创建数组(numpy.empty,numpy.zeros,numpy.ones)

NumPy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：

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')

参数说明：

参数描述

shape	数组形状
dtype	数据类型，可选
order	有"C"和"F"两个选项，分别代表，行优先和列优先，在计算内存中的存储元素的顺序

下面是一个创建空数组的实例：

import numpy as npx = np.empty([3,2], dtype = int) print(x)

输出结果为：

[[-1029471380 32761][ 1870229040 464][ 0 -2147483648]]

numpy.zeros

创建指定大小的数组，数组元素以 0 来填充：

numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')

参数说明：

参数描述

shape	数组形状
dtype	数据类型，可选
order	‘C’ 用于 C 的行数组，或者 ‘F’ 用于 FORTRAN 的列数组

实例

import numpy as np# 默认为浮点数 x = np.zeros(5) print(x)#设置类型为整数 y = np.zeros((5,),dtype=np.int) print(y)#定义类型 z = np.zeros((2,2),dtype=[('x','i4'),('y','i4')]) print(z)

输出结果为：

[0. 0. 0. 0. 0.] [0 0 0 0 0] [[(0, 0) (0, 0)][(0, 0) (0, 0)]]

numpy.ones

创建指定形状的数组，数组元素以1来填充

numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')

参数说明：

参数描述

shape	数组形状
dtype	数据类型，可选
order	‘C’ 用于 C 的行数组，或者 ‘F’ 用于 FORTRAN 的列数组

实例：

import numpy as np#默认为浮点数 x = np.ones(5) print(x)#自定义类型 x = np.ones([2,2], dtype = int) print(x)

输出结果为：

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

总结

以上是生活随笔为你收集整理的B03_NumPy创建数组(numpy.empty,numpy.zeros,numpy.ones)的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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