Python 之 Numpy (二)array

代码：

# 类型
# 一维矩阵
a = np.array([2, 23, 4], dtype=np.int)
print(a.dtype)
a = np.array([2, 23, 4], dtype=np.float)
print(a.dtype)
print(a)
# 二维
a = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
print(a)

运行结果：

(2, 3, 3)
3
(2, 3, 3)
3

代码：

# 全部为零
a = np.zeros((3, 4))
print(a)
# 全部为一
a = np.ones((3, 4), dtype=np.int16)
print(a)
# 什么都没有
a = np.empty((3, 4))
print(a)

运行结果：

[[ 0.  0.  0.  0.][ 0.  0.  0.  0.][ 0.  0.  0.  0.]]
[[1 1 1 1][1 1 1 1][1 1 1 1]]
[[ 0.  0.  0.  0.][ 0.  0.  0.  0.][ 0.  0.  0.  0.]]

代码：

# 有序矩阵
a = np.arange(1, 10, 5)  # 步长为5
print("有序矩阵")
print(a)
# 二维
a = np.arange(12).reshape((3, 4))
print(a)
b = np.arange(1, 25, 1).reshape((2, 3, 4))
print(b)

运行结果：

有序矩阵
[1 6]
[[ 0  1  2  3][ 4  5  6  7][ 8  9 10 11]]
[[[ 1  2  3  4][ 5  6  7  8][ 9 10 11 12]][[13 14 15 16][17 18 19 20][21 22 23 24]]]

代码：

# 线段
a = np.linspace(1, 10, 5)  # 生成五部分
print("生成五部分")
print(a)
# 二维
a = np.linspace(1, 10, 6).reshape((2, 3))
print(a)
# 三维
b = np.linspace(1, 24, 24).reshape((2, 3, 4))
print(b)

运行结果：

生成五部分
[  1.     3.25   5.5    7.75  10.  ]
[[  1.    2.8   4.6][  6.4   8.2  10. ]]
[[[  1.   2.   3.   4.][  5.   6.   7.   8.][  9.  10.  11.  12.]][[ 13.  14.  15.  16.][ 17.  18.  19.  20.][ 21.  22.  23.  24.]]]

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