Numpy教程:从零开始学习数组的创建,需要具体代码示例
概述:
Numpy是Python的一个开源数学库,提供了大量的数学函数和数据结构,尤其是数组(Arrays)。在机器学习和数据分析中,数组是一个非常常见且重要的数据结构,因此学习如何创建和操作数组是非常关键的。本教程旨在从零开始介绍Numpy中数组的创建,帮助读者快速上手。
import numpy as np
ndarray
函数来创建一维数组。ndarray
函数来创建一维数组。array_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(array_1d)
输出:[1 2 3 4 5]
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(array_2d)
输出:
[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]
创建全0数组
zeros_array = np.zeros((3, 4)) print(zeros_array)
输出:
[[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]]
创建全1数组
ones_array = np.ones((2, 3)) print(ones_array)
输出:
[[1. 1. 1.] [1. 1. 1.]]
创建空数组
empty_array = np.empty((2, 2)) print(empty_array)
输出:
[[4.94e-323 9.88e-323] [1.48e-322 1.97e-322]]
arange
函数和linspace
函数来创建这样的数组。使用arange
函数创建序列数组
sequence_array = np.arange(0, 10, 2) print(sequence_array)
输出:[0 2 4 6 8]
使用linspace
函数创建序列数组
sequence_array = np.linspace(0, 1, 5) print(sequence_array)
输出:[0. 0.25 0.5 0.75 1. ]
random
、rand
、randn
和randint
random_array = np.random.random((2, 3)) print(random_array)
二维数组是一个包含多个行和列的表格结构。我们可以使用多种方法来创建二维数组,其中最常用的是通过列表的列表来创建。
[[0.59525333 0.78593695 0.30467253] [0.83647996 0.09302248 0.85711096]]输出:
normal_array = np.random.randn(3, 3) print(normal_array)
在某些情况下,我们需要创建一个特定类型的数组,比如全0数组、全1数组或者空数组。Numpy提供了一些函数来创建这些特殊类型的数组。
[[-0.96338454 -0.44881001 0.01016194] [-0.78893991 -0.32811758 0.11091332] [ 0.87585342 0.49660924 -0.52104011]]输出:
random_int_array = np.random.randint(1, 10, (2, 4)) print(random_int_array)
[[3 9 3 3] [1 9 7 5]]输出:🎜rrreee🎜🎜🎜创建空数组🎜rrreee🎜输出:🎜rrreee🎜🎜
arange
函数和linspace
函数来创建这样的数组。🎜🎜🎜🎜🎜使用arange
函数创建序列数组🎜rrreee🎜输出:[0 2 4 6 8]🎜🎜🎜🎜使用linspace
函数创建序列数组🎜rrreee🎜输出:[0. 0.25 0.5 0.75 1. ]🎜🎜🎜random
、rand
、randn
和randint
等。🎜🎜🎜🎜🎜创建随机数组🎜rrreee🎜输出:🎜rrreee🎜🎜🎜创建服从正态分布的随机数组🎜rrreee🎜输出:🎜rrreee🎜🎜🎜创建随机整数数组🎜rrreee🎜输出:🎜rrreee🎜🎜🎜这篇文章介绍了Numpy库中数组的创建,包括一维数组和二维数组的创建,以及特定类型数组、序列数组和随机数组的创建方法,并提供了具体的代码示例。希望本教程能够对读者理解和掌握Numpy中数组的创建起到帮助作用。🎜以上是Numpy教程:从零开始学习数组的创建的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!