Numpy终极总结01-生成大法

基础中的基础

• 如何生成np.array
• 如何查看array的维度
• 如何查看array的维度组成
• 如何查看array的元素个数

import numpy as np
array = np.array([[1,2,3,4],[2,3,4,5]])  #列表转化为矩阵
print(array)

print('number of dim:',array.ndim)  # 维度  .ndim
# number of dim: 2

print('shape :',array.shape)    # 行数和列数
# shape : (2, 3)

print('size:',array.size)   # 元素个数
# size: 8

上边,np.array 可以改成如下内容:

array：创建数组
dtype：指定数据类型
zeros：创建数据全为0
ones：创建数据全为1
empty：创建数据接近0
arrange：按指定范围创建数据
linspace：创建线段
举例如下:

 a = np.array([[2,23,4],[2,32,4]])  # 2d 矩阵 2行3列
 a = np.zeros((3,4)) # 数据全为0，3行4列
 a = np.ones((3,4),dtype = np.int)   # 数据为1，3行4列
 a = np.empty((3,4)) # 数据为empty，3行4列
 a1 = np.arange(10,20,2) # 10-19 的数据，2步长
 a2 = np.arange(2,14).reshape((3,4))    # 3行4列，0到11
 a22 = np.arange(12).reshape((3,4))    # 3行4列，0到11
 a3 = np.linspace(1,10,20)    # 开始端1，结束端10，且分割成20个数据，生成线段
 a4 = np.linspace(1,10,20).reshape((5,4)) # 更改shape
 

创建列表

a = np.array([2,23,4])  # 列表a
print(a) #答案没有逗号,
a = np.array([2,23,4],dtype=np.int)  #可以定义32位  int32 即可
print(a.dtype)
print(a)
a = np.array([2,23,4],dtype=np.float)  #可以定义32位  float32 即可
print(a.dtype)
print(a)

创建随机列表/矩阵

a=np.random.random((2,4))  #随机生成2行四列