用Python通过array函数生成ndarray数组对象

可以使用Python中的NumPy库中的array函数来生成ndarray数组对象。例如，要生成一个2x3的数组：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(arr)

输出：

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

在这个例子中，我们首先导入NumPy库，并使用array函数创建一个2x3的数组。我们将其存储在变量arr中，并打印该数组。

相关问题

ndarray 数组纵向拼接

### 回答1：
使用 numpy 库的 concatenate() 函数可以实现 ndarray 数组的纵向拼接。示例代码如下：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = np.concatenate((a, b), axis=0)

这样就将 a 和 b 数组纵向拼接在一起，得到数组 c。

### 回答2：
数组的纵向拼接是指将多个一维的数组按照纵向的方式进行拼接，生成一个更大的二维数组。

在Python的NumPy库中，可以使用函数`np.vstack()`来进行数组的纵向拼接。这个函数接受一个可迭代的对象，包括一维数组、二维数组或其他符合规则的对象，在纵向方向将它们拼接成一个更大的二维数组。

具体的操作是，将待拼接的数组放入一个列表中作为参数传入`np.vstack()`函数，函数会将它们按照垂直方向依次拼接起来。这样做的好处是，不同维度的数组之间可以通过这种方式进行拼接和合并。

例如，有两个一维数组arr1和arr2，分别为[1, 2, 3]和[4, 5, 6]，我们可以使用`np.vstack()`函数将它们纵向拼接成一个二维数组:

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

result = np.vstack((arr1, arr2))
print(result)

输出结果为:

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

可以看到，arr1和arr2按照纵向的方式拼接在一起，生成了一个两行三列的二维数组。

总结来说，纵向拼接是指将多个一维数组在纵向方向上按顺序拼接起来形成一个更大的二维数组，这样做可以方便进行不同维度数组之间的合并和操作。

### 回答3：
ndarray是NumPy库中的一个多维数组对象。在NumPy中，可以使用concatenate函数来进行数组的纵向拼接。

纵向拼接是指将两个或多个数组在纵向的方向上合并为一个数组。也就是将它们的行数增加，并保持列数不变。

例如，我们有两个数组arr1和arr2，它们的形状分别为(2,3)和(2,3)：

arr1 = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]

arr2 = [[7, 8, 9],
[10, 11, 12]]

使用concatenate函数可以将这两个数组纵向拼接，并得到一个新的数组arr3：

arr3 = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)

arr3的形状为(4,3)，即有4行和3列：

arr3 = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
[10, 11, 12]]

在concatenate函数中，我们需要传入一个元组作为参数，其中包含要拼接的数组。另外，需要指定axis参数为0，表示在纵向的方向上进行拼接。

需要注意的是，要进行纵向拼接的数组的列数必须相同，否则会抛出异常。

总结起来，ndarray数组的纵向拼接可以使用NumPy库中的concatenate函数实现，传入要拼接的数组和指定axis参数为0，即可得到一个新的数组。

（1）生成0~1之间、服从均匀分布的10行5列的ndarray； （2）生成一个5*5的ndarray对象，且数组边界全为1，里面全为0； （3）创建一个随机数范围在0~50内的4*3随机ndarray；

1. 生成0~1之间、服从均匀分布的10行5列的ndarray。可以使用NumPy库中的`np.random.rand()`函数来实现。这个函数会生成一个给定形状的数组，数组中的元素服从[0,1)区间的均匀分布。

import numpy as np
# 生成10行5列的均匀分布ndarray
array_uniform = np.random.rand(10, 5)

2. 生成一个5*5的ndarray对象，且数组边界全为1，里面全为0。这可以通过创建一个全0的数组，然后修改边界为1来完成。

# 创建一个5*5的全0数组
array_board = np.zeros((5, 5))
# 边界设置为1
array_board[0, :] = array_board[-1, :] = array_board[:, 0] = array_board[:, -1] = 1

3. 创建一个随机数范围在0~50内的4*3随机ndarray。可以使用`np.random.randint()`函数来生成指定范围内的随机整数数组。

# 生成一个4*3的随机数ndarray，元素范围为0~50（不包括50）
array_random = np.random.randint(0, 50, size=(4, 3))