python中Numpy的陣列建立

numpy的主要物件是同種元素的多維陣列

特點：這是乙個所有元素都是一種型別，通過乙個正整數元組索引的元素**

numpy底層是使用c編寫的

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
# 陣列的秩
# 軸的個數稱為秩
# 軸(axes)是陣列的維度
print(arr1.ndim)  # 結論：一維陣列秩為1，二維陣列秩為2
# 陣列的維度
print(arr1.shape)  # (3,)--返回的型別，只有乙個元素的元組。
# 此處陣列的維度為1，3表示軸的長度。
# 二維陣列
arr2 = np.array([[1, 2, 3, 4],
[4, 5, 6, 7],
[7, 8, 9, 0]])
print('arr2的秩為：', arr2.ndim)
print('arr2的維度：', len(arr2.shape))  # 2-----(3, 4)
# 二、常用屬性
# 1、ndim
# 2、shape
arr3 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(arr3.shape, arr3)
arr3.shape = (2, 3)
print(arr3)
# (3) size
# 元素總和
print(arr3.size)
if len(arr3.shape) == 2:
print('元素總個數：', arr3.shape[0] * arr3.shape[1])
elif len(arr3.shape) == 1:
print('元素總個數：', arr3.shape[0])
# dtype
# 乙個用來描述陣列中元素型別的物件，可以通過創造或指定python型別
print(arr3.dtype)  # int32
# itemsize
# 陣列中每個元素的位元組大小
print(arr3.itemsize)  # 4個位元組
# data-----陣列的記憶體位址，是資料儲存在記憶體的緩衝區位址
print(arr3.data)  #

1

(3,)
arr2的秩為： 2
arr2的維度： 2
(6,) [1 2 3 4 5 6]
[[1 2 3]
[4 5 6]]
6元素總個數： 6
int32
4

# 方法有：

# 1.array()
a1 = np.array([1, 2, 3, 4])
a2 = np.array([(1, 2),
(3, 4)])
print(a2)
a3 = np.array([[1, 2],
[3, 4]])
print(a3.dtype)
# dtype
a4 = np.array([[1, 2],
[3, 4]], dtype=np.float32)
print(a4.dtype)
# 2、arange()函式 建立一維陣列
# 格式：arange(起，止，步長)
# [`start`, `stop`)
a5 = np.arange(0, 1, 0.1)
print(a5, a5.dtype)
a6 = np.arange(0, 90, 1.5)
print(a6)
# 通常無法準確預估元素個數，所以我們一般使用linspace
# 3.使用linspace()函式
# 注意[`start`, `stop`]
a7 = np.linspace(1, 10, 10)
print(a7)
# 4. logspace()--等比數列
# 生成10^1-10^3之間的3個等比數值
a8 = np.logspace(1, 3, 3)
print(a8)
# 生成2^0-2^10之間的10個等比數值
a9 = np.logspace(0, 10, 11, base=2, dtype=np.int32)
print(a9)
# 5.zeros/ones
a10 = np.zeros((2, 3))
print(a10)
a11 = np.ones((2, 3))
print(a11)
# 6、empty()
# 該函式建立乙個內容隨機並且依賴於記憶體狀態的陣列。
a12 = np.empty((2, 3))
print(a12)
# 7、eye()
# 生成n階矩陣，對角線元素為1
a13 = np.eye(3)
print(a13)
# 8.diag()函式
a14 = np.diag([1, 2, 3, 4])
print(a14)

[[1 2]

[3 4]]
int32
float32
[ 0.   0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6  0.7  0.8  0.9] float64
[  0.    1.5   3.    4.5   6.    7.5   9.   10.5  12.   13.5  15.   16.5
18.   19.5  21.   22.5  24.   25.5  27.   28.5  30.   31.5  33.   34.5
36.   37.5  39.   40.5  42.   43.5  45.   46.5  48.   49.5  51.   52.5
54.   55.5  57.   58.5  60.   61.5  63.   64.5  66.   67.5  69.   70.5
72.   73.5  75.   76.5  78.   79.5  81.   82.5  84.   85.5  87.   88.5]
[  1.   2.   3.   4.   5.   6.   7.   8.   9.  10.]
[   10.   100.  1000.]
[   1    2    4    8   16   32   64  128  256  512 1024]
[[ 0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.]]
[[ 1.  1.  1.]
[ 1.  1.  1.]]
[[ 1.  1.  1.]
[ 1.  1.  1.]]
[[ 1.  0.  0.]
[ 0.  1.  0.]
[ 0.  0.  1.]]
[[1 0 0 0]
[0 2 0 0]
[0 0 3 0]
[0 0 0 4]]

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