np array初始化 类型
时间: 2023-09-03 18:09:19 浏览: 48
numpy数组可以初始化为以下类型:
- int: 整数类型,如int8, int16, int32, int64等
- float: 浮点数类型,如float16, float32, float64等
- complex: 复数类型,如complex64, complex128等
- bool: 布尔类型,只有True和False两个值
- object: 对象类型,可以包含任意Python对象
- string: 字符串类型,如numpy.string_, numpy.unicode_等
例如,以下代码初始化一个int32类型的numpy数组:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
```
可以通过`dtype`参数指定数组的类型。如果不指定类型,默认为`float64`类型。
相关问题
python如何用np.array初始化三维矩阵,如何给三维矩阵赋值
要用 numpy 库中的 np.array() 方法初始化一个三维矩阵,需要传递一个由三个列表组成的列表作为参数,其中每个列表代表矩阵的一个维度,例如:
```python
import numpy as np
arr = np.array([ [[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]] ])
print(arr)
```
输出:
```
[[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]]
```
上述代码初始化了一个 2x2x2 的三维矩阵。
要给三维矩阵赋值,可以使用下标索引来访问矩阵中的元素,例如:
```python
arr[0][1][0] = 10
print(arr)
```
输出:
```
[[[ 1 2]
[10 4]]
[[ 5 6]
[ 7 8]]]
```
上述代码将矩阵的第一个维度为 0,第二个维度为 1,第三个维度为 0 的元素赋值为 10。
np.array()形式
np.array()是NumPy库中的一个函数,用于创建多维数组(也称为ndarray对象)。它可以接受不同的参数形式来创建数组。
下面是一些常见的创建数组的方法:
1. 从列表或元组创建:
```python
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4]) # 一维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 二维数组
```
2. 使用特定的初始化值创建数组:
```python
arr3 = np.zeros((2, 3)) # 创建2x3的全零数组
arr4 = np.ones((3, 4)) # 创建3x4的全一数组
arr5 = np.full((2, 2), 7) # 创建2x2的全7数组
arr6 = np.eye(3) # 创建3x3的单位矩阵
```
3. 使用范围创建数组:
```python
arr7 = np.arange(0, 10, 2) # 创建从0到10(不包括10),步长为2的一维数组
arr8 = np.linspace(0, 1, 5) # 创建0到1之间等间距分布的5个元素的一维数组
```
这只是一些创建数组的常见方法,NumPy还提供了更多的功能来创建和操作数组。