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2.3.1 构造数组的常用方法
通过下表所示的方法来构造Numpy中的数组对象:
操作方法 | 描述 |
---|---|
numpy.array() | 传递一个支持数组接口的对象来构造numpy数组,比如列表,元组等 |
numpy.arange() | 构造一个元素值在指定区间的数组 |
numpy.random.randn() | 构造一个服从正态分布的数组 |
numpy.random.randint() | 构造一个整数数组 |
numpy.random.uniform() | 构造一个实数数组 |
numpy.ones() | 构造一个元素值全为1的数组 |
numpy.zeros() | 构造一个元素中全为0的数组 |
2.3.2 numpy.array方法
numpy.array方法的主要参数:
① object: 支持数组接口的对象,比如列表,元组等序列结构
② dtype: 可选参数,表示元素的数据类型,比如numpy.int32、numpy.float64等。在默认情况下,numpy会自动推断元素的类型。
代码实例:
import numpy as np import radom numbers = [random.randint(-10, 10) for _ in range(10)] # 调用array方法来构造一维数组 arr = np.array(numbers)
2.3.3 numpy.arange方法
numpy.arange方法用来构造一个指定范围区间的数组,以下为方法的参数说明:
① start: 序列的起始值,默认为0
② stop: 序列的结束值,
③ step: 序列的步长,可选参数,默认为1
代码实例:
import numpy as np # 只传递一个参数时,该参数表示stop的值 array = np.arange(10)
2.3.4 numpy.random.randn方法
numpy.random.randn方法用来构造一个服从标准正态分布的数组,以下为方法的参数说明:
① n: 标量或元组。传递标量时,表示构造n个数,传递元组时,构造的是特定shape且服从标准正态分布的数组
代码实例:
import numpy as np # 构造包含10个元素的标准正态分布数组 array = np.random.randn(10)
2.3.5 numpy.random.randint方法
numpy.random.randint方法用来构造一个包含n个元素的随机整数数组,以下为方法的参数说明:
① low: 区间的起始值
② high: 区间的结束值
③ size: 元素的总个数
代码实例:
import numpy as np # 构造一个包含12个随机整数的数组,元素的范围在0到10之间 array = np.random.randint(0, 10, 12)
2.3.6 numpy.random.uniform方法
numpy.random.uniform方法用来构造一个包含n个元素的随机浮点数数组,以下为方法的参数说明:
① low: 区间的起始值
② high: 区间的结束值
③ size: 元素的总个数
代码实例:
import numpy as np # 构造一个包含12个随机浮点数的数组,元素的范围在0到10之间 array = np.random.uniform(0, 10, 12)
2.3.7 numpy.random.ones方法
numpy.random.ones方法用来构造一个元素全为1的数组,以下为方法的参数说明:
① shape: 数组的形状,标量或元组类型
② dtype: 元素的类型,可选参数
代码实例:
import numpy as np # 构造一个包含12个1的一维数组 array = np.random.ones(12) # 构造一个3行4列的全1数组 array = np.random.ones((3, 4))
2.3.8 numpy.random.zeros方法
numpy.random.zeros方法用来构造一个元素全为0的数组,以下为方法的参数说明:
① shape: 数组的形状,标量或元组类型
② dtype: 元素的类型,可选参数
代码实例:
import numpy as np # 构造一个包含12个0的一维数组 array = np.random.zeros(12) # 构造一个3行4列的全0数组 array = np.random.zeros((3, 4))
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