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一、numpy标准数据类型
- 当构建一个数组时，可以用一个字符串参数来指定数据类型
np.zeros(10, dtype = 'int16')
或者用相关的Numpy对象来指定:
np.zeros( 10 , dtype = np.int16 )
- Numpy 的标准数据类型包括以下 bool(布尔值)int,uint(无符号整型)float,complex(复数)
二、创建数组的方式
- 一般创建数组的方式
- 通过 np.array的方式从Python列表创建数组
In[8]: np.array([1, 2, 3, 4])
Out[8]: array([1, 2, 3, 4])
- 不同于 Python 列表，NumPy 要求数组必须包含同一类型的数据。如果类型不匹
配，NumPy 将会向上转换（如果可行）。
In[9]: np.array([3.14, 4, 2, 3])
Out[9]: array([ 3.14, 4. , 2. , 3. ])
- 设置数组的数据类型，可以用 dtype 关键字
In[10]: np.array([1, 2, 3, 4], dtype='float32')
Out[10]: array([ 1., 2., 3., 4.], dtype=float32)
- NumPy 数组可以被指定为多维的
In[11]: # 嵌套列表构成的多维数组
np.array([range(i, i + 3) for i in [2, 4, 6]])
Out[11]: array([[2, 3, 4],
[4, 5, 6],
[6, 7, 8]])
- 创建特殊数组
| 创建特殊数组 | 语法说明 |
|---|---|
| np.zeros((3, 3)) | 创建全0数组 |
| np.ones((2, 3))) | 创建全1数组 |
| np.eye(3) | 创建单位矩阵 |
| np.full((3, 5), 3.14) | 创建指定全为3.14的3行5列的数组 |
| np.arange(6) | 创建一维等差数组 |
| np.arange(6).reshape(2, 3) | 创建一维等差数组，并进行重塑为二维数组 |
| np.random.randint(5, size=(2, 3)) | 创建二维随机整数数组(数值小于5) |