numpy 生成数组

可以使用 NumPy 库的 `array` 函数生成数组。以下是一个简单的示例：

import numpy as np

# 生成一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
print(a)

# 生成二维数组
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b)

# 生成三维数组
c = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print(c)

输出：

[1 2 3]
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
[[[1 2]
  [3 4]]

 [[5 6]
  [7 8]]]

相关问题

使用numpy生成数组

### 使用 NumPy 创建数组

NumPy 提供了多种创建数组的方式，这些方式能够满足不同的需求。最常用的是通过 `numpy.array()` 函数直接从 Python 列表或其他序列对象构建数组[^1]。

import numpy as np

# 从列表创建一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
print(a)

# 从嵌套列表创建二维数组
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(b)

除了上述方法外，还可以利用一些便捷函数快速生成特定模式的数据：

- **`zeros(shape)`**: 返回给定形状的新数组并填充零。

    zeros_array = np.zeros((3, 4))
    print(zeros_array)

- **`ones(shape)`**: 类似于 `zeros()`, 不同之处在于返回的数组被全部设置为 1 的值。

    ones_array = np.ones((2, 3))
    print(ones_array)

- **`full(shape, fill_value)`**: 创建指定大小和类型的全充满特定数值的多维数组。

    full_array = np.full((2, 2), 7)
    print(full_array)

- **`arange(start, stop[, step])` 和 `linspace(start, stop, num=50)**`: 这两个函数用于生成线性间隔数列；前者类似于内置 range(), 后者则允许更精确控制产生的样本数量。

    arange_array = np.arange(0, 10, 2)
    linspace_array = np.linspace(0, 10, 5)
    print(arange_array)
    print(linspace_array)

- **随机数据**

为了模拟真实世界中的不确定性或者测试算法性能，在很多时候都需要用到随机数。NumPy 中提供了丰富的接口来获取各种分布下的伪随机数。

random_integers = np.random.randint(low=0, high=10, size=(2, 3))
normal_distribution_samples = np.random.normal(loc=0., scale=1., size=1000)
print(random_integers)
print(normal_distribution_samples[:10])  # 只打印前十个样例

以上就是几种常见的使用 NumPy 创建数组的方法。

numpy生成数组的常用函数

NumPy库提供了许多用于生成数组的常用函数。下面是一些常见的NumPy数组生成函数：

1. `numpy.array()`: 从Python列表或元组创建数组。

   import numpy as np

   arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
   print(arr)

2. `numpy.zeros()`: 创建一个全零数组。

   import numpy as np

   arr = np.zeros((3, 4))  # 创建一个3行4列的全零数组
   print(arr)

3. `numpy.ones()`: 创建一个全一数组。

   import numpy as np

   arr = np.ones((2, 3))  # 创建一个2行3列的全一数组
   print(arr)

4. `numpy.arange()`: 创建一个按指定步长递增的数组。

   import numpy as np

   arr = np.arange(0, 10, 2)  # 创建一个从0到10，步长为2的数组
   print(arr)

5. `numpy.linspace()`: 创建一个在指定范围内均匀分布的数组。

   import numpy as np

   arr = np.linspace(0, 1, 5)  # 创建一个在0到1之间，包含5个元素的均匀分布数组
   print(arr)

6. `numpy.random.rand()`: 创建一个给定形状的随机数组。

   import numpy as np

   arr = np.random.rand(2, 3)  # 创建一个2行3列的随机数组
   print(arr)

7. `numpy.eye()`: 创建一个单位矩阵。

   import numpy as np

   arr = np.eye(3)  # 创建一个3x3的单位矩阵
   print(arr)

以上只是一些常见的NumPy数组生成函数示例，NumPy还提供了许多其他函数用于生成特定类型和形状的数组。你可以查阅NumPy的文档以获取更详细的信息。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。