numpy自动生成数组详解
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2022-09-26 18:58:26
1 np.arange(),类似于range,通过指定开始值,终值和步长来创建表示等差数列的一维数组,注意该函数和range一样结果不包含终值。
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1 np.arange(),类似于range,通过指定开始值,终值和步长来创建表示等差数列的一维数组,注意该函数和range一样结果不包含终值。
>>> 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()函数,与上面np.arange不同的是,该函数第三个参数指定的是元素个数,它表示给定起始值和终点值以及元素个数,生成一个一维的等差数列。含有参数endpoint布尔值,默认为True表示包含终值,设定为False表示不包含终值。
>>> 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,该函数与np.linspace类似,不过它生成的数组是等比数列,基数默认为10
>>> np.logspace(0,4,5) array([ 1.00000000e+00, 1.00000000e+01, 1.00000000e+02, 1.00000000e+03, 1.00000000e+04])
但是基数也可以改变,例如将基数base = 2,如下:
>>> np.logspace(0,3,5,base = 2) array([ 1. , 1.68179283, 2.82842712, 4.75682846, 8. ])
上面表示,起点为2^0 = 1,终点为2^3 = 8,一共按照等比数列生成5个点,这样公比q = 2^(3/4)
4. np.zeros(),np.ones(),np.empty()可以创建指定的形状和类型数组,其中np.enpty()只分配数组所使用的内存,不对数据初始化起作用。
>>> np.empty((2,3),np.int32) array([[ 8078112, 37431728, 8078112], [47828800, 47828712, 10]])
注意上面创建的2*3的数组并没有被初始化。
>>> 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()函数可以生成初始化为指定值的数组
>> 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()等函数创建于参数形状相同的数组即np.zeros_like(a)与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(),它可以从指定的函数中生成数组,第一个参数是函数名称,第二个参数是数组形状。
>>> 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.])
总结
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