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2.3节: Numpy数组构造

薯条老师 2024-05-21 09:28:22 92 0

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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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