numpy自動生成數組詳解

更新時間：2017年12月15日 11:16:44 作者：曹孟德

這篇文章主要介紹了numpy自動生成數組詳解，具有一定借鑒價值，需要的朋友可以參考下。

1 np.arange(),類似于range，通過指定開始值，終值和步長來創(chuàng)建表示等差數列的一維數組，注意該函數和range一樣結果不包含終值。

>>> np.arange(10)
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.arange(0,1,0.1)
array([ 0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])
>>>

2 np.linspace()函數，與上面np.arange不同的是，該函數第三個參數指定的是元素個數，它表示給定起始值和終點值以及元素個數，生成一個一維的等差數列。含有參數endpoint布爾值，默認為True表示包含終值，設定為False表示不包含終值。

>>> np.linspace(0,1,10)
array([ 0.    , 0.11111111, 0.22222222, 0.33333333, 0.44444444,
    0.55555556, 0.66666667, 0.77777778, 0.88888889, 1.    ])
>>> np.linspace(0,1,10,endpoint = False)
array([ 0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])

3 np.logspace,該函數與np.linspace類似，不過它生成的數組是等比數列，基數默認為10

>>> np.logspace(0,4,5)
array([ 1.00000000e+00,  1.00000000e+01,  1.00000000e+02,
     1.00000000e+03,  1.00000000e+04])

但是基數也可以改變，例如將基數base = 2，如下：

>>> np.logspace(0,3,5,base = 2)
array([ 1. , 1.68179283, 2.82842712, 4.75682846, 8. ])

上面表示，起點為2^0 = 1，終點為2^3 = 8,一共按照等比數列生成5個點，這樣公比q = 2^(3/4)

4. np.zeros(),np.ones(),np.empty()可以創(chuàng)建指定的形狀和類型數組，其中np.enpty()只分配數組所使用的內存，不對數據初始化起作用。

>>> np.empty((2,3),np.int32)
array([[ 8078112, 37431728, 8078112],
    [47828800, 47828712,    10]])

注意上面創(chuàng)建的2*3的數組并沒有被初始化。

>>> np.ones(4)
array([ 1., 1., 1., 1.])
>>> np.ones((2,3))
array([[ 1., 1., 1.],
    [ 1., 1., 1.]])
>>> np.ones(4,dtype = np.bool)
array([ True, True, True, True], dtype=bool)
>>> np.zeros(4,dtype = np.bool)
array([False, False, False, False], dtype=bool)
>>> np.zeros(4)
array([ 0., 0., 0., 0.])

np.full()函數可以生成初始化為指定值的數組

>> np.full(4,np.pi)
array([ 3.14159265, 3.14159265, 3.14159265, 3.14159265])
>>> np.full((2,3),np.pi)
array([[ 3.14159265, 3.14159265, 3.14159265],
    [ 3.14159265, 3.14159265, 3.14159265]])

此外np.zeros_like()，np.ones_like()等函數創(chuàng)建于參數形狀相同的數組即np.zeros_like(a)與np.zeros(a.shape,dtype = a.type)相同

>>> a = np.arange(10).reshape(2,5)
>>> np.zeros_like(a)
array([[0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0]])

5 np.fromfunction()，它可以從指定的函數中生成數組，第一個參數是函數名稱，第二個參數是數組形狀。　

>>> np.fromfunction(lambda a,b:a == b,(3,3))
array([[ True, False, False],
    [False, True, False],
    [False, False, True]], dtype=bool)
>>> np.fromfunction(lambda i:i%7 +1,(10,))
array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 1., 2., 3.])

總結

以上就是本文關于numpy自動生成數組詳解的全部內容，希望對大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站其他相關專題，如有不足之處，歡迎留言指出。感謝朋友們對本站的支持！

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