网站建立平台,信息如何优化上百度首页公司,优化师,移动互联网小程序开发1、numpy.array 1、numpy.array(object, dtype None, copy True, order None, subok False, ndmin 0)
object 数组或嵌套的数列
dtype 数组元素的数据类型#xff0c;可选
copy 对象是否需要复制#xff0c;可选
order 创建数组的样式#xff0c;C…1、numpy.array 1、numpy.array(object, dtype None, copy True, order None, subok False, ndmin 0)
object 数组或嵌套的数列
dtype 数组元素的数据类型可选
copy 对象是否需要复制可选
order 创建数组的样式C为行方向F为列方向A为任意方向默认
subok 默认返回一个与基类类型一致的数组
ndmin 指定生成数组的最小维度a np.array([1,2,3])
print(a) # [1 2 3]
a np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(a) # [[1 2] [3 4]]
a np.array([1, 2, 3, 4, 5], ndmin 2)
print(a) # [[1 2 3 4 5]]
a np.array([1, 2, 3], dtype complex)
print (a) # [1.0.j 2.0.j 3.0.j]2、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
2、numpy.empty(shape, dtype float, order C)
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机内存中的存储元素的顺序。x np.empty((3,2), dtype np.float64)
print(x) # [[0 0] [0 0] [0 0]] 当为 int64 float64 时 会产生随机数其他情况好像是产生 03、numpy.zeros
numpy.zeros 创建指定大小的数组数组元素以 0 来填充
3、numpy.zeros(shape, dtype float, order C)
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# 默认为浮点数
x np.zeros(5) # [0. 0. 0. 0. 0.]
print(x)
# 设置类型为整数
y np.zeros((5,), dtype np.int64)
print(y) # [0 0 0 0 0]4、numpy.ones numpy.ones 创建指定形状的数组数组元素以 1 来填充
4、numpy.ones(shape, dtype None, order C)
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# 默认为浮点数
x np.ones(5)
print(x) # [1. 1. 1. 1. 1.]
# 自定义类型
x np.ones([2,2], dtype np.int32)
print(x) # [[1 1] [1 1]]5、numpy.arange numpy.arange
5、numpy.arange(start, stop, step, dtype)
start 起始值默认为0
stop 终止值不包含
step 步长默认为1
dtype 返回ndarray的数据类型如果没有提供则会使用输入数据的类型。x np.arange(5)
print (x) # [0 1 2 3 4]
# 设置了 dtype
x np.arange(5, dtype float)
print (x) # [0. 1. 2. 3. 4.]
# 设置了起始值、终止值及步长
x np.arange(10,20,2)
print (x) # [10 12 14 16 18]6、numpy.full numpy.full 返回一个根据指定shape和type,并用fill_value填充的新数组。
numpy.full(shape, fill_value, dtypeNone, orderC)
shape整数或整数序列
fill_value 填充数组的值
dtype数据类型可选a np.full((2,3), 6)
print(a) # [[6 6 6] [6 6 6]]7、numpy.linspace numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组数组是一个等差数列构成的格式如下
6、np.linspace(start, stop, num50, endpointTrue, retstepFalse, dtypeNone)
start 序列的起始值
stop 序列的终止值如果endpoint为true该值包含于数列中
num 要生成的等步长的样本数量默认为50
endpoint 该值为 true 时数列中包含stop值反之不包含默认是True。
retstep 如果为 True 时生成的数组中会显示间距反之不显示。
dtype ndarray 的数据类型a np.linspace(1,10,10)
print(a) # [ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]
# 设置元素全部是1的等差数列
a np.linspace(1,1,10)
print(a) # [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
# 将 endpoint 设为 false不包含终止值
a np.linspace(10, 20, 5, endpoint False)
print(a) # [10. 12. 14. 16. 18.]
# 设置间距 retstep 为 True
a np.linspace(10, 19, 5, retstepTrue)
print(a) # (array([10. , 12.25, 14.5 , 16.75, 19. ]), 2.25)
8、numpy.logspace numpy.logspace 函数用于创建一个于等比数列。格式如下
7、np.logspace(start, stop, num50, endpointTrue, base10.0, dtypeNone)
start 序列的起始值为base ** start
stop 序列的终止值为base ** stop。如果endpoint为true该值包含于数列中
num 要生成的等步长的样本数量默认为50
endpoint 该值为 true 时数列中中包含stop值反之不包含默认是True。
base 对数 log 的底数。
dtype ndarray 的数据类型a np.logspace(1.0, 2.0, num 5)
print(a) # [ 10. 17.7827941 31.6227766 56.23413252 100. ]
a np.logspace(0,9,10,base2)
print(a) # [ 1. 2. 4. 8. 16. 32. 64. 128. 256. 512.] https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html https://www.cjavapy.com/article/86/
