Python创建数组：array模块与numpy库实战

"本教程介绍了如何在Python中创建数组，主要涉及了内置的`array`模块和`numpy`库的使用方法。通过示例代码展示了不同类型的数组创建，包括一维、二维数组以及全零、全一数组的生成。" 在Python编程中，数组是一种非常重要的数据结构，用于存储同类型的数据集合。Python虽然没有内置像C或Java那样的数组类型，但提供了两种方式来创建数组：一是使用内置的`array`模块，二是使用广泛应用于科学计算的`numpy`库。 **1. 使用`array`模块创建数组** `array`模块提供了一种高效的方法来创建和操作固定类型的数组。它支持基本的数据类型，如整型（'i'）和浮点型（'f'）。下面是如何使用`array`模块创建数组的示例： ```python import array # 创建一个整数数组 arr_int = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5]) print(arr_int) # 输出: array('i', [1, 2, 3, 4, 5]) # 创建一个浮点数数组 arr_float = array.array('f', [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]) print(arr_float) # 输出: array('f', [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]) ``` **2. 使用`numpy`库创建数组** `numpy`是Python科学计算的核心库，它提供了强大的多维数组对象以及大量的矩阵运算函数。`numpy`创建数组的灵活性更高，可以创建一维、二维甚至更高维度的数组，并且性能优化程度高。以下是`numpy`创建数组的例子： ```python import numpy as np # 创建一个一维数组 arr_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr_1d) # 输出: [1 2 3 4 5] # 创建一个二维数组 arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr_2d) # 输出: # [[1 2 3] # [4 5 6]] # 创建一个全零数组 arr_zeros = np.zeros(5) print(arr_zeros) # 输出: [0. 0. 0. 0. 0.] # 创建一个全一数组 arr_ones = np.ones((2, 3)) print(arr_ones) # 输出: # [[1. 1. 1.] # [1. 1. 1.]] ``` `numpy`还支持创建其他类型的数组，如随机数数组、等差序列等。同时，`numpy`提供了丰富的数组操作函数，如数学运算、排序、统计分析等，使得处理大规模数据变得更为简便。对于更深入的学习，可以查阅[NumPy官方文档](https://numpy.org/doc/stable/user/basics.creation.html)，了解更多的数组创建方法和高级功能。