python numpy随笔（创建数组）

NumPy 是用Python进行科学计算，尤其是数据分析时，所用到的一个基础库，是大量Python数学和科学计算包的基础。

整个NumPy库的基础是ndarray（N维数据）对象。

dtype（数据类型）: 用来指定数据的数据类型，而且每个ndarray只有一种dtype

shape（数据的型）：用来指定数据的维数和元素的数量，其中数据的维称为轴（axes），轴的数量称为秩（rank）

另外，数组的大小是固定的，也就是说，创建数组时一旦指定好大小，就不会再发生改变啦。

简单学习一下：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
a = np.array([1,2,3])

# 查看数组的数据类型
print(a.dtype)

# 查看数组的轴
print(a.ndim)

# 查看数组的长度
print(a.size)

# 查看数组中每个元素的长度为几个字节
print(a.itemsize)

# 查看数组的型
print(a.shape)

# 查看数据的缓冲区
print(a.data)

"""
int32
1
3
4
(3,)
<memory at 0x00000000044A3288>
"""

另外几种创建方法

import numpy as np

# 创建一个一维数组
a1 = np.array([1,2,3])

# 创建一个二维数组
a2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

# 使用元组创建
a3 = np.array([(1,2,3),(4,5,6),[7,8,9]])

# 创建时指定类型 # 如果没有指定，则指定元素的最小类型
a4 = np.array([1,2,3],dtype="S1")

# 创建一个3*3均为0的二维数组
a5 = np.zeros((3,3))

# 创建一个3*3均为1的二维数组
a6 = np.ones((3,3))

# 创建一个指定规律的一维数组
a7 = np.arange(0,10)

# 创建一个指定规律的二维数组,数组的型必须要与元素相对，否则异常
a8 = np.arange(1,10).reshape(3,3)

# 创建以0开头，10结尾的5个元素的一维数组
a9 = np.linspace(0,10,5)

# 创建一个随便的一维数组
a10 = np.random.random(3)

# 创建一个随便的一维数组
a11 = np.random.random((3,3))