numpy--1.1数组构建

该系列教程源自《Python数据科学手册》，摘抄整理为日后查阅所用。

1.根据Python列表创建数组

　　np.array([2, 3, 7, 5, 6])

注意，和Python列表不同，NumPy要求数组内的数据必须为同一类型。如果类型不匹配，NumPy将会向上转换（如果可行）。

　　np.array([3.14, 3, 5])  # array([3.14, 3. , 5. ])     整型转换为浮点型

可使用dtype关键字设置数组的数据类型：

　　np.array([2, 3, 7, 5, 6], dtype='float32')

不同于Python列表，NumPy数组可以被指定为多维：

　　np.array([range(i, i+3) for i in [2, 4, 6])

 

2.从头创建数组

　　(1)创建长度为10的数组，值都是0

　　　　np.zeros(10, dtype=int)

　　(2)创建3*5的浮点型数组，值都是1

　　　　np.ones((3, 5), dtype=float)

　　(3)创建一个3*5的浮点型数组，值都是3.14

　　　　np.full((3, 5), 3.14)

　　(4)创建一个线性序列数组

　　　　np.arange(0, 20, 2)

　　(5)创建5个元素的数组，5个数均匀地分配0~1

　　　　np.linspace(0, 1, 5)  # array([0. , 0.25 , 0.5 , 0.75 , 1. ])

　　(6)创建一个3*3的数组，值都是0~1的随机值

　　　　np.random.random((3, 3))

　　(7)创建一个3*3的数组，值为正态分布的随机数，期望为0，标准差为1

　　　　np.random.normal(0, 1, (3, 3))

　　(8)创建一个3*3的数组，值都是[0, 10)上的随机整数

　　　　np.random.randint(0, 10, (3, 3))

　　(9)创建一个3*3的单位矩阵

　　　　np.eye(3)

　　(10)创建一个3个整型组成的未初始化的数组，值是内存空间中的任意值

　　　　np.empty(3)