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Python NumPy 创建数组(ndarray)

NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍使用Python NumPy 创建数组(ndarray)。

1、创建一个NumPy ndarray对象

NumPy用于处理数组。 NumPy中的数组对象称为ndarray

我们可以使用array()函数创建一个NumPyndarray对象。

例如:

import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr)print(type(arr))

type():此内置的Python函数告诉我们传递给它的对象的类型。 像上面的代码一样,它表明arrnumpy.ndarray类型。

要创建一个ndarray,我们可以将一个列表,元组或任何类似数组的对象传递给array()方法,然后它将被转换为一个ndarray

例如:

使用元组创建一个NumPy数组:

import numpy as nparr = np.array((1, 2, 3, 4, 5))print(arr)

2、数组维数

数组中的维是数组深度的一个级别(嵌套数组)。

嵌套数组:是将数组作为元素的数组。

3、0-D Arrays(数组)

0-D数组或标量是数组中的元素。 数组中的每个值都是一个0-D数组。

例如:

创建一个值为42的0-D数组

import numpy as nparr = np.array(42)print(arr)

4、1-D Arrays(数组)

以0-D数组作为元素的数组称为一维数组或1-D array。

这些是最常见的基本数组。

例如:

创建一个包含值1,2,3,4,5的一维数组:

import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr)

5、2-D Arrays(数组)

以一维数组为元素的数组称为二维数组。

这些通常用于表示矩阵或二阶张量。

NumPy有一个专门用于矩阵运算的完整子模块,称为numpy.mat

例如:

创建一个二维数组,其中包含两个具有值1,2,3和4,5,6的数组:

import numpy as nparr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(arr)

6、3-D arrays(数组)

以2-D数组(矩阵)作为元素的数组称为3-D数组。

这些通常用于表示三阶张量。

例如:

用两个2-D数组创建一个3-D数组,两个数组都包含两个值分别为1,2,3和4,5,6的数组:

import numpy as nparr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])print(arr)

7、判断是几维数组

NumPy数组提供了ndim属性,该属性返回一个整数,该整数告诉我们数组具有多少维。

例如:

检查数组有多少维:

import numpy as npa = np.array(42)b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])print(a.ndim)print(b.ndim)print(c.ndim)print(d.ndim)

8、高维数组

数组可以具有任意数量的维。

创建数组后,可以使用ndmin参数定义维数。

例如:

创建一个有5维的数组,并验证它有5维:

import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)print(arr)print('number of dimensions :', arr.ndim)

在此数组中,最里面的维度(第5个dim)具有4个元素,第4个dim具有1个元素作为向量,第3个dim具有1个元素是与向量的矩阵,第2个dim具有1个元素是3D数组,并且 第1个dim具有1个元素,该元素是4D数组。

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