从头创建数组
用 NumPy 内置的方法从头创建数组。
创建一个长度为10的数组,数组的值都是0
1 | import numpy as np |
创建一个3×5的浮点型数组,数组的值都是1
1 | np.ones((3, 5), dtype=float) |
创建一个3×5的浮点型数组,数组的值都是3.14
1 | np.full((3, 5), 3.14) |
创建一个线性序列数组,从0开始,到20结束,步长为2。(它和内置的range()函数类似)
1 | np.arange(0, 20, 2) |
创建一个5个元素的数组,这5个数均匀地分配到0~1
1 | np.linspace(0, 1, 5) |
创建一个3×3的、在0~1均匀分布的随机数组成的数组
1 | np.random.random((3, 3)) |
创建一个3×3的、均值为0、标准差为1的,正态分布的随机数数组
1 | np.random.normal(0, 1, (3, 3)) |
创建一个3×3的、[0, 10)区间的随机整型数组
1 | np.random.randint(0, 10, (3, 3)) |
创建一个3×3的单位矩阵
1 | np.eye(3) |
创建一个由3个整型数组成的未初始化的数组,数组的值是内存空间中的任意值
1 | np.empty(3) |
NumPy标准数据类型
构建数组时,可以用以下2种方式指定数据类型:
用字符串参数
1 | np.zeros(10, dtype='int16') |
用相关NumPy对象来指定
1 | np.zeros(10, dtype=np.int16) |
NumPy标准数据类型表格:
数据类型 | 描述 |
---|---|
bool_ |
布尔值(真、True 或假、False ),用一个字节存储 |
int_ |
默认整型(类似于 C 语言中的 long ,通常情况下是 int64 或 int32 ) |
intc |
同 C 语言的 int 相同(通常是 int32 或 int64 ) |
intp |
用作索引的整型(和 C 语言的 ssize_t 相同,通常情况下是 int32 或 int64 ) |
int8 |
字节(byte,范围从–128 到 127) |
int16 |
整型(范围从–32768 到 32767) |
int32 |
整型(范围从–2147483648 到 2147483647) |
int64 |
整型(范围从–9223372036854775808 到 9223372036854775807) |
uint8 |
无符号整型(范围从 0 到 255) |
uint16 |
无符号整型(范围从 0 到 65535) |
uint32 |
无符号整型(范围从 0 到 4294967295) |
uint64 |
无符号整型(范围从 0 到 18446744073709551615) |
float_ |
float64 的简化形式 |
float16 |
半精度浮点型:符号比特位,5 比特位指数(exponent),10 比特位尾数(mantissa) |
float32 |
单精度浮点型:符号比特位,8 比特位指数,23 比特位尾数 |
float64 |
双精度浮点型:符号比特位,11 比特位指数,52 比特位尾数 |
complex_ |
complex128 的简化形式 |
complex64 |
复数,由两个 32 位浮点数表示 |
complex128 |
复数,由两个 64 位浮点数表示 |