【python】numpy库ndarray多维数组的创建方法：np.array(list／tuple)、arange, ones, zeros等详解

ndarray数组的创建方法有

• 从Python中的列表、元组等类型创建ndarray数组
• 使用NumPy中**函数创建**ndarray数组，如：arange, ones, zeros等
• 从字节流（raw bytes）中创建ndarray数组
• 从文件中读取特定格式，创建ndarray数组

1、从Python中的列表、元组等类型创建ndarray数组 当np.array()不指定dtype时，NumPy将根据数据情况关联一个dtype类型

• x=np.array(list/tuple)
• x=np.array(list/tuple, dtype=np.float32) #指定数据的类型type

2、使用NumPy中函数创建ndarray数组，如：arange, ones, zeros等

• np.arange(n) ：类似range()函数，返回ndarray类型，元素从0到n‐1

• np.ones(shape) ： 根据shape生成一个全1数组，shape是元组类型

• np.zeros(shape) ：根据shape生成一个全0数组，同音词shape是元组类型

• np.full(shape,val) ：根据shape生成一个数组，每个元素值都是val

• np.eye(n) ： 创建一个正方的n*n单位矩阵，对角线为1，其余为0

• np.ones_like(a) ：根据数组a的形状生成一个全1数组
• np.zeros_like(a) ： 根据数组a的形状生成一个全0数组
• np.full_like(a,val) ： 根据数组a的形状生成一个数组，每个元素值都是val

3、使用NumPy中其他函数创建ndarray数组

• np.linspace() ：根据起止数据等间距地填充数据，形成数组，即相同间隔采样

详见之前博客：【python】numpy库linspace相同间隔采样 详解

• np.concatenate() ：将两个或多个数组合并成一个新的数组

详见之前博客：【python】numpy库数组拼接np.concatenate官方文档详解与实例