python创建一个空数组

时间: 2024-07-22 08:01:30 浏览: 118

python的numpy问题以及答案

### Python的Numpy知识点解析 #### 一、创建特定类型的数组 **知识点1：创建一个3×3的0数组（整数）** - 使用`np.zeros`函数可以创建指定形状和数据类型的数组。 - 参数说明： - 形状：`(3, 3)`表示3行3列的二维数组。 - 数据类型：`'u2'`表示无符号整型（unsigned integer），这里指定了宽度为2字节（即16位）。 - 示例代码： ```python import numpy as np a = np.zeros((3, 3), dtype='u2') print(a) ``` **知识点2：创建一个3×3的空数组（空字符串）** - `np.empty`函数用于创建一个未初始化的数组，其内容是未知的。 - 参数说明： - 形状：`(3, 3)`表示3行3列的二维数组。 - 数据类型：`'S'`表示字符串类型，这里没有指定长度，因此默认为一个字符。 - 示例代码： ```python a = np.empty((3, 3), dtype='S') print(a) ``` **知识点3：创建一个3×3的bool数组（False）** - **方法一**：使用`np.full`函数，可以填充指定值来创建数组。 - 参数说明： - 形状：`(3, 3)` - 填充值：`False` - 示例代码： ```python a = np.full((3, 3), False) print(a) ``` - **方法二**：先创建一个Python列表，再转换成Numpy数组。 - 示例代码： ```python a = [[False, False, False], [False, False, False], [False, False, False]] b = np.asarray(a) print(b) ``` **知识点4：创建一个3×3的1数组（64位复数）** - `np.full`函数也可以用来创建指定值的数组。 - 参数说明： - 形状：`(3, 3)` - 填充值：`1` - 数据类型：`'c16'`表示64位复数类型。 - 示例代码： ```python a = np.full((3, 3), 1) dt = 'c16' b = np.array(a, dtype=dt) print(b) ``` #### 二、创建并操作数组 **知识点5：创建一个5×5的数组，其中每行的数值均为1-5（整数）** - 方法一：使用`np.ones`函数创建初始值为1的数组，然后加上`np.arange(5)`。 - 示例代码： ```python a = np.ones((5, 5), dtype='i') + np.arange(5) print(a) ``` - 方法二：首先创建一个包含1-5的数组，然后使用`np.resize`函数扩展该数组。 - 示例代码： ```python a = np.arange(1, 6) b = np.resize(a, (5, 5)) print(b) ``` #### 三、生成随机数 **知识点6：创建包含10个元素的随机浮点数数组，数组元素服从[0,1)的均匀分布** - 使用`np.random.random`函数生成服从[0,1)均匀分布的随机数。 - 示例代码： ```python a = np.random.random(10) print(a) ``` **知识点7：创建包含10个元素的随机浮点数数组，数组元素服从[0,100)的均匀分布** - 可以通过乘法调整随机数的范围。 - 示例代码： ```python a = np.random.random(10) * 100 print(a) ``` **知识点8：创建一个2×4的随机浮点数数组，数组元素服从标准正态分布** - 使用`np.random.randn`函数生成服从标准正态分布的随机数。 - 示例代码： ```python a = np.random.randn(2, 4) print(a) ``` **知识点9：创建一个2×4的随机浮点数数组，数组元素服从均值为μ，标准差为σ的正态分布** - 使用`np.random.normal`函数生成服从指定均值和标准差的正态分布的随机数。 - 参数说明： - 均值：`mu=0.5` - 标准差：`sigma=1` - 示例代码： ```python mu = 0.5 sigma = 1 a = np.random.normal(mu, sigma, (2, 4)) print(a) ``` #### 四、数组索引与切片 **知识点10：创建一个4×4的数组，输出其四个角的元素到一维数组中（列优先）** - 创建一个`4×4`的数组，并使用索引来提取四个角的元素。 - 示例代码： ```python a = np.arange(16).reshape(4, 4) y = a[[0, 3, 0, 3], [0, 0, 3, 3]] print(y) ``` **知识点11：创建一个6×6的随机整数数组，元素服从(1,100]的均匀分布** - 使用`np.random.randint`函数生成指定范围内的随机整数数组。 - 参数说明： - 最小值：`2` - 最大值：`101`（不包括） - 数组大小：`36`（6×6） - 示例代码： ```python a = np.random.randint(2, 101, 36).reshape(6, 6) print(a) ``` **知识点12：提取数组中的特定元素** - 提取原数组的第2列和第5列。 - 示例代码： ```python d = a[:, (1, 4)] print(d) ``` - 提取原数组的第1-3行和2-4列。 - 示例代码： ```python e = a[0:3, 1:4] print(e) ``` - 提取原数组中所有大于50的元素。 - 示例代码： ```python f = a[a > 50] print(f) ``` **知识点13：数据规范化处理** - 对数组进行离差标准化处理（映射到0-1之间）。 - 示例代码： ```python ma = np.amax(a) mi = np.amin(a) u = np.array([], dtype='i') for x in np.nditer(a): u = np.append(u, (x - mi) / (ma - mi)) print(u) ``` #### 五、高级应用 **知识点14：生成杨辉三角** - 使用双重循环来构建杨辉三角。 - 示例代码： ```python n = int(input('请输入一个整数：')) table = np.zeros((n, n), dtype=int) for i in range(n): for j in range(i + 1): if i == 0 or j == 0 or j == i: table[i, j] = 1 else: # 此处应补充完成杨辉三角的计算逻辑 print(table) ``` 以上知识点涵盖了Numpy中创建特定类型数组、生成随机数、数组索引与切片以及高级应用等方面的基础和进阶操作。这些知识点对于掌握Numpy的基本用法和提高数据分析能力非常关键。

在Python中，你可以使用多种数据结构来创建空数组或列表。这里介绍几种常见的做法： 1. **列表（List）**：如果是指普通的动态数组，可以创建一个空列表，例如： ```python empty_list = [] ``` 2. **NumPy数组（NumPy Array）**：如果你需要处理数值计算并希望有更高效的数据结构，可以使用NumPy库来创建空数组： ```python import numpy as np empty_numpy_array = np.array([]) ``` 3. **Pandas Series（Pandas Series）**：对于一维带标签的数据，可以创建一个空的Pandas Series： ```python from pandas import Series empty_series = Series() ``` 4. **Pandas DataFrame（Pandas DataFrame）**：如果是二维表格型数据，创建空DataFrame： ```python empty_dataframe = pd.DataFrame() ``` 5. **空元组、集合或字典**：虽然它们不是数组，但有时也可用作空容器： - 空元组：`empty_tuple = ()` - 空集合：`empty_set = set()` - 空字典：`empty_dict = {}`

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