【基础】Numpy数组的创建与基本操作

发布时间: 2024-06-27 19:24:24 阅读量: 76 订阅数: 132
![【基础】Numpy数组的创建与基本操作](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/4f929d181ea74049a388a99ea7ee3b2a~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1512:0:0:0.awebp) # 2.1 从现有数据创建数组 ### 2.1.1 使用列表或元组 Numpy 数组可以从现有列表或元组中创建。列表或元组中的元素将成为数组中的元素。 ```python # 创建一个一维数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建一个二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ``` # 2. Numpy数组的创建 ### 2.1 从现有数据创建数组 #### 2.1.1 使用列表或元组 Numpy数组可以从现有列表或元组中创建,方法是使用`np.array()`函数。该函数将列表或元组中的元素转换为Numpy数组。 ```python # 从列表创建数组 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] my_array = np.array(my_list) print(my_array) # 输出:[1 2 3 4 5] # 从元组创建数组 my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5) my_array = np.array(my_tuple) print(my_array) # 输出:[1 2 3 4 5] ``` #### 2.1.2 使用arange()和linspace()函数 `arange()`函数生成一个指定范围内的均匀间隔的数字序列,`linspace()`函数生成一个指定范围内的均匀间隔的数字序列,包括端点。 ```python # 使用arange()创建数组 my_array = np.arange(1, 10, 2) # 从1到9,步长为2 print(my_array) # 输出:[1 3 5 7 9] # 使用linspace()创建数组 my_array = np.linspace(0, 1, 5) # 从0到1,包括端点,分成5个均匀间隔 print(my_array) # 输出:[0. 0.25 0.5 0.75 1. ] ``` ### 2.2 从头开始创建数组 #### 2.2.1 使用zeros()、ones()和empty()函数 `zeros()`函数创建一个指定形状和数据类型的数组,其中所有元素都初始化为0。`ones()`函数创建一个指定形状和数据类型的数组,其中所有元素都初始化为1。`empty()`函数创建一个指定形状和数据类型的数组,其中所有元素都未初始化。 ```python # 使用zeros()创建数组 my_array = np.zeros((3, 4)) # 创建一个3行4列的数组,所有元素为0 print(my_array) # 输出: # [[0. 0. 0. 0.] # [0. 0. 0. 0.] # [0. 0. 0. 0.]] # 使用ones()创建数组 my_array = np.ones((3, 4)) # 创建一个3行4列的数组,所有元素为1 print(my_array) # 输出: # [[1. 1. 1. 1.] # [1. 1. 1. 1.] # [1. 1. 1. 1.]] # 使用empty()创建数组 my_array = np.empty((3, 4)) # 创建一个3行4列的数组,所有元素未初始化 print(my_array) # 输出: # [[1.2354321e-304 1.2354321e-304 1.2354321e-304 1.2354321e-304] # [1.2354321e-304 1.2354321e-304 1.2354321e-304 1.2354321e-304] # [1.2354321e-304 1.2354321e-304 1.2354321e-304 1.2354321e-304]] ``` #### 2.2.2 使用full()和eye()函数 `full()`函数创建一个指定形状和数据类型的数组,其中所有元素都初始化为指定的标量值。`eye()`函数创建一个指定大小的单位矩阵。 ```python # 使用full()创建数组 my_array = np.full((3, 4), 5) # 创建一个3行4列的数组,所有元素为5 print(my_array) # 输出: # [[5. 5. 5. 5.] # [5. 5. 5. 5.] # [5. 5. 5. 5.]] # 使用eye()创建数组 my_array = np.eye(3) # 创建一个3x3的单位矩阵 print(my_array) # 输出: # [[1. 0. 0.] # [0. 1. 0.] # [0. 0. 1.]] ``` # 3. Numpy数组的基本操作 ### 3.1 数组的索引和切片 #### 3.1.1 一维数组的索引和切片 一维数组的索引和切片与Python列表类似。使用方括号([])进行索引,索引号从0开始。正数索引表示从数组开头向后取值,负数索引表示从数组末尾向前取值。 ```python import numpy as np # 创建一个一维数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 索引 print(arr[0]) # 输出:1 print(arr[-1]) # 输出:5 ```
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