使用numpy数组的创建(创建全0数组,全1数组,随机数数组)
时间: 2024-05-02 21:17:23 浏览: 9
使用numpy可以很方便地创建全0数组、全1数组和随机数数组。下面是创建这些数组的方法:
1. 创建全0数组
``` python
import numpy as np
# 创建一个2x3的全0数组
arr_zero = np.zeros((2,3))
print(arr_zero)
```
输出:
```
[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]
```
2. 创建全1数组
``` python
import numpy as np
# 创建一个3x2的全1数组
arr_one = np.ones((3,2))
print(arr_one)
```
输出:
```
[[1. 1.]
[1. 1.]
[1. 1.]]
```
3. 创建随机数数组
``` python
import numpy as np
# 创建一个3x3的随机数数组
arr_rand = np.random.rand(3,3)
print(arr_rand)
```
输出:
```
[[0.84308147 0.88668529 0.03322789]
[0.71913723 0.26659823 0.23680205]
[0.9750563 0.72658526 0.36868136]]
```
其中,`np.random.rand`方法可以创建一个指定大小的随机数数组,数组元素的值在0到1之间。如果需要创建指定范围内的随机数数组,可以使用`np.random.randint`方法。
相关问题
使用numpy 1. 数组的创建(创建全0数组,全1数组,随机数数组)
好的,使用 numpy 来创建数组有以下几种方式:
1. 创建全0数组:
```python
import numpy as np
# 创建一个 2x3 的全0数组
arr_zeros = np.zeros((2, 3))
print(arr_zeros)
```
输出:
```
[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]
```
2. 创建全1数组:
```python
import numpy as np
# 创建一个 2x3 的全1数组
arr_ones = np.ones((2, 3))
print(arr_ones)
```
输出:
```
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
```
3. 创建随机数数组:
```python
import numpy as np
# 创建一个 2x3 的随机数数组,数值范围在 [0, 1) 之间
arr_random = np.random.rand(2, 3)
print(arr_random)
```
输出:
```
[[0.04308462 0.06870817 0.81705054]
[0.09107386 0.91606406 0.12435251]]
```
除了 `np.zeros()`、`np.ones()` 和 `np.random.rand()` 之外,还有一些其他的创建数组的方法,例如:
- `np.arange()`:创建一个等差数列数组;
- `np.linspace()`:创建一个等间距数列数组;
- `np.eye()`:创建一个单位矩阵数组;
- `np.diag()`:创建一个对角矩阵数组等等。
用python数组的创建(创建全0数组,全1数组,随机数数组)
好的,下面是Python中使用NumPy库创建数组的方法:
1. 创建全0数组:
```python
import numpy as np
# 创建一个3行2列的全0数组
arr_zeros = np.zeros((3, 2))
print(arr_zeros)
# 输出结果:
# [[0. 0.]
# [0. 0.]
# [0. 0.]]
```
2. 创建全1数组:
```python
import numpy as np
# 创建一个2行3列的全1数组
arr_ones = np.ones((2, 3))
print(arr_ones)
# 输出结果:
# [[1. 1. 1.]
# [1. 1. 1.]]
```
3. 创建随机数数组:
```python
import numpy as np
# 创建一个2行3列的随机数数组
arr_random = np.random.rand(2, 3)
print(arr_random)
# 输出结果:
# [[0.43467449 0.75922937 0.76803914]
# [0.9145775 0.45867063 0.07310585]]
```
以上就是使用Python中NumPy库创建数组的方法,希望能对你有所帮助。