Numpy 多维数组创建

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Numpy 多维数组创建

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如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。

Numpy 多维数组 1 ndarray 介绍

在 python 内建对象中，数组有三种形式：

list 列表：[1, 2, 3]Tuple 元组：(1, 2, 3, 4, 5)Dict 字典：{A:1, B:2}

其中，元组与列表相似，不同之处在于元组的元素不能修改。而字典由键和值构成。 python 标准类针对数组的处理局限于 1 维，并仅提供少量的功能。

而 Numpy 最核心且最重要的一个特性就是 ndarray 多维数组对象，它区别于 python 的标准类，拥有对高维数组的处理能力，这也是数值计算过程中缺一不可的重要特性。

Numpy 中，ndarray 类具有六个参数，它们分别为：

shape：数组的形状。dtype：数据类型。buffer：对象暴露缓冲区接口。offset：数组数据的偏移量。strides：数据步长。order：{'C'，'F'}，以行或列为主排列顺序。

下面，我们来了解创建 ndarray 的一些方法。在 numpy 中，我们主要通过以下 5 种途径创建数组，它们分别是：

从 Python 数组结构列表，元组等转换。使用 np.arange、np.ones、np.zeros 等 numpy 原生方法。从存储空间读取数组。通过使用字符串或缓冲区从原始字节创建数组。使用特殊函数，如 random。 2 从列表或元组转换

在 numpy 中，我们使用 numpy.array 将列表或元组转换为 ndarray 数组。其方法为：

numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)

其中，参数：

object：列表、元组等。dtype：数据类型。如果未给出，则类型为被保存对象所需的最小类型。copy：布尔来写，默认 True，表示复制对象。order：顺序。subok：布尔类型，表示子类是否被传递。ndmin：生成的数组应具有的最小维数。

下面，通过列表创建一个 ndarray 数组：

import numpy as np np.array([[[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3]],[[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3]],[[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3]]])

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或者是列表和元组：

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

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3 arange 方法创建

除了直接使用 array 方法创建 ndarray，在 numpy 中还有一些方法可以创建一些有规律性的多维数。首先，我们来看一看 arange()。arange() 的功能是在给定区间内创建一系列均匀间隔的值。方法如下：

numpy.arange(start, stop, step, dtype=None)

你需要先设置值所在的区间，这里为 ``[开始，停止），你应该能发现这是一个半开半闭区间。然后，在设置step步长用于设置值之间的间隔。最后的可选参数dtype 可以设置返回 ndarray` 的值类型。

举个例子：

import numpy as np # 在区间 [3, 7) 中以 0.5 为步长新建数组 np.arange(3, 7, 0.5, dtype=float32)

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4 linspace 方法创建

linspace方法也可以像arange方法一样，创建数值有规律的数组。linspace 用于在指定的区间内返回间隔均匀的值。其方法如下：

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) start：序列的起始值。stop：序列的结束值。num：生成的样本数。默认值为50。endpoint：布尔值，如果为真，则最后一个样本包含在序列内。retstep：布尔值，如果为真，返回间距。dtype：数组的类型。

举个例子：

import numpy as np np.linspace(0, 10, 10, endpoint=True) np.linspace(0, 10, 10, endpoint=False)

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5 ones 方法创建

numpy.ones 用于快速创建数值全部为 1 的多维数组。其方法如下：

numpy.ones(shape, dtype=None, order='C')

其中：

shape：用于指定数组形状，例如（1， 2）或 3。dtype：数据类型。order：{'C'，'F'}，按行或列方式储存数组。

举个例子：

import numpy as np np.ones((2,3))

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6 zeros 方法创建

zeros 方法和上面的 ones 方法非常相似，不同的地方在于，这里全部填充为 0。zeros 方法和 ones 是一致的。

numpy.zeros(shape, dtype=None, order='C')

其中：

shape：用于指定数组形状，例如（1， 2）或3。dtype：数据类型。order：{'C'，'F'}，按行或列方式储存数组。

举个例子：

import numpy as np np.zeros((3,2))

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7 eye 方法创建

numpy.eye 用于创建一个二维数组，其特点是k 对角线上的值为 1，其余值全部为0。方法如下：

numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=)

其中：

N：输出数组的行数。M：输出数组的列数。k：对角线索引：0（默认）是指主对角线，正值是指上对角线，负值是指下对角线。

举个例子：

import numpy as np np.eye(5, 4, 3)

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8 从已知数据创建

我们还可以从已知数据文件、函数中创建 ndarray。numpy 提供了下面 5 个方法：

frombuffer（buffer）：将缓冲区转换为 1 维数组。fromfile（file，dtype，count，sep）：从文本或二进制文件中构建多维数组。fromfunction（function，shape）：通过函数返回值来创建多维数组。fromiter（iterable，dtype，count）：从可迭代对象创建 1 维数组。fromstring（string，dtype，count，sep）：从字符串中创建 1 维数组。

举个例子：

import numpy as np np.fromfunction(lambda a, b: a + b, (5, 4))

作者：实验楼链接：https://www.jianshu.com/p/d49de03a947f 来源：简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

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