使用numpy数组的创建（创建全0数组，全1数组，随机数数组）

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

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

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

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：

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：

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：

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。

实验 1：创建 numpy 数组。 要求：（1）使用 array()函数、empty()函数、zeros()函数、linspace()函数等创建 numpy 数组。 （2）使用 numpy 数组的索引和切片方法访问数组元素。

好的，这是一个创建 numpy 数组的实验题目，要求使用不同的方法来创建 numpy 数组，并使用索引和切片方法访问数组元素。具体的实现要求如下：

1. 使用 `numpy.array()` 函数创建一个包含多个整数或浮点数的一维数组。
2. 使用 `numpy.empty()` 函数创建一个包含多个随机数的一维数组。
3. 使用 `numpy.zeros()` 函数创建一个包含多个零的一维数组。
4. 使用 `numpy.linspace()` 函数创建一个包含多个等间隔数的一维数组。
5. 使用索引和切片方法访问这些数组的元素，并输出它们的值。

下面是这个程序的 Python 代码实现：

import numpy as np

# 创建一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([1.0, 2.5, 3.0, 4.5, 5.0])

# 创建随机数组
arr3 = np.empty(5)
for i in range(5):
    arr3[i] = np.random.randint(0, 10)

# 创建零数组
arr4 = np.zeros(5)

# 创建等间隔数数组
arr5 = np.linspace(0, 1, 5)

# 输出数组元素
print("arr1:", arr1)
print("arr1[0]:", arr1[0])
print("arr1[1:4]:", arr1[1:4])

print("arr2:", arr2)
print("arr2[0]:", arr2[0])
print("arr2[1:4]:", arr2[1:4])

print("arr3:", arr3)
print("arr3[0]:", arr3[0])
print("arr3[1:4]:", arr3[1:4])

print("arr4:", arr4)
print("arr4[0]:", arr4[0])
print("arr4[1:4]:", arr4[1:4])

print("arr5:", arr5)
print("arr5[0]:", arr5[0])
print("arr5[1:4]:", arr5[1:4])

在这个程序中，我们首先使用 `numpy.array()` 函数、`numpy.empty()` 函数、`numpy.zeros()` 函数和 `numpy.linspace()` 函数分别创建了五个不同的一维数组。然后我们使用索引和切片方法访问这些数组的元素，并输出它们的值。

你可以直接运行这个程序，查看它输出的结果，了解使用不同方法来创建 numpy 数组，并使用索引和切片方法访问数组元素的基本操作。