Numpy 中文使用者指南 3 2 建立陣列

2021-09-19 09:37:10 字數 2494 閱讀 3746

原文：array creation

譯者：飛龍

另見

陣列建立例程

陣列建立的一般機制有五種：

本節不會涉及複製和連線等擴充套件和轉換現有陣列的方法，也不會涉及建立物件陣列和結構化陣列。這些會在它們自己的章節中講述。

通常，python中排列為陣列結構的數值資料可以通過array()函式來轉換成陣列，典型的例子就是列表和元組。具體使用方法請見array()函式的文件。一些物件也支援陣列的協議，並且可以用這種方法轉換成陣列。辨識乙個物件是否能轉換為陣列，最簡單的方法就是在互動式環境中嘗試這一方法，看看它是否有效（即python之道）。

例如：

>>> x = np.array([2,3,1,0])


>>> x = np.array([2, 3, 1, 0])


>>> x = np.array([[1,2.0],[0,0],(1+1j,3.)]) # note mix of tuple and lists,


and types


>>> x = np.array([[ 1.+0.j, 2.+0.j], [ 0.+0.j, 0.+0.j], [ 1.+1.j, 3.+0.j]])
numpy具有從無到有建立陣列的內建功能：

zeros(shape)將建立乙個填充為0的指定形狀的陣列。

>>> np.zeros((2, 3)) array([[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.]])
ones(shape)將建立乙個填充為1的陣列。在其他所有方面都和zeros相同。

arange()將建立有規律的增量值陣列。它的幾種用法請見docstring。這裡給出幾個例子：

>>> np.arange(10)


array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])


>>> np.arange(2, 10, dtype=np.float)


array([ 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])


>>> np.arange(2, 3, 0.1)


array([ 2. , 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9])
請注意，關於最後乙個用例，有一些使用技巧，請見arrange的docstring。

linspace()將以指定數量的元素建立陣列，並平分開始值和結束值。例如：

>>> np.linspace(1., 4., 6)


array([ 1. ,  1.6,  2.2,  2.8,  3.4,  4. ])
這些建立函式的好處是，可以保證元素個數、起始點和結束點，arange()一般不會指定任意的起始值、結束值和步長。

indices()將建立陣列的集合（用一維陣列來模擬高維陣列），每一維都有表示它的變數。乙個例子說明比口頭描述好得多：

>>> np.indices((3,3))


array([[[0, 0, 0], [1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[0, 1, 2], [0, 1, 2], [0, 1, 2]]])
計算規則網格上的高維函式時，這會非常有用。

這大概是大陣列建立的最常見情況。當然，細節取決於磁碟上的資料格式，所以這一節只能給出如何處理各種格式的一般建議。

各個領域都有陣列資料的標準格式。以下列出了用於讀取和返回numpy陣列的已知python庫（也有其它的庫可以讀取陣列並轉換為numpy陣列，所以也請看一下最後一節）

hdf5: pytables


fits: pyfits
一些格式不能直接讀取，但是不難將其轉換為類似pil庫（能夠讀寫許多影象格式，例如jpg、png以及其它）所支援的格式。

逗號分隔值檔案（csv）被廣泛使用（可以被類似excel的一些程式匯入匯出）。有一些在python中讀取這些檔案的方法，例如python和pylab（matplotlib的一部分）中的函式。

更通用的ascii檔案可以使用scipy的io包來讀取。

有多種方法可以使用。如果檔案有乙個相對簡單的格式，那麼你可以寫乙個簡單的i/o庫並使用numpy fromfile()和tofile()方法直接讀寫numpy陣列（注意位元組順序！）。如果有乙個不錯的c/c++庫可以用於讀取資料，則可以用各種技巧把它封裝一下，雖然這可能要耗費一些工作量，也需要更多高階的知識來和c/c++互動。

有一些庫可以用於生成特殊用途的陣列，這樣的庫不可能全部列舉出來。最常見的用法是使用許多陣列生成函式來產生帶有隨機值的陣列，以及使用一些生成特殊矩陣（如對角線）的功能函式。

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