一、np.array()
np.array()/1、引數一般是乙個列表，可以將乙個列表轉換為多維陣列。為什麼要將列表轉換為陣列呢？因為列表中儲存的是物件型別，如果是單一的型別，沒有必要用列表，因為這樣會浪費儲存空間，同時也方便運算。
nparr = np.array([i for i in
range(10)])
nparr
結果：array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
nparr2 = np.array([1,2,3.0])
nparr2.dtype
結果：dtype('float64')
4、np.array的基本操作（x為陣列）
二、np.arange()
1、建立列表我們可以直接用range。
[i for i in
range(0,20,2)]
結果：[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
2、np提供了np.arange(）這個方法可以直接建立陣列，用法同range差不多。傳入前兩個引數，預設步長為1；傳入乙個引數，則是指從0開始，到所傳的引數，步長為1。
np.arange(0,20,2)
結果：array
([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18])
np.arange(0,10)
array
([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
np.arange(10)
array
([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
np.linspace(0,20,11)
array
([ 0., 2., 4., 6., 8., 10., 12., 14., 16., 18., 20.])
四、np.random
np中也封裝了對隨機數產生的方法。
np.random.randint(0,10,size = 10)：產生10個0到10的整型數，以一維陣列的形式儲存。（size可省略）
np.random.randint(0,10,size=(3,5))：產生3行5列的0到10 的隨機數組。
np.random.random()：產生乙個0到1之間的隨機數。
np.random.random(10)：產生10個0到1之間的隨機數，以一維陣列的形式儲存。
np.random.random((3,5))：產生3行5列的0到1的隨機數組。
np.random.normal(mean,stdev,size)：給出均值為mean，標準差為stdev的高斯隨機數（場），當size賦值時，例如：size=100，表示返回100個高斯隨機數。
五、np.reshape
np.reshape()可以將乙個一維陣列分割為多維陣列，或者對它進行轉置。
x = array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
x.reshape(2,5)
array([[0, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]])
x.reshape(5,-1)
array([[0, 1],
[2, 3],
[4, 5],
[6, 7],
[8, 9]])
x.reshape(-1,5)
array([[0, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]])
原創請註明：
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