Python --- Numpy 创建n维数组基本方法

1. numpy.array()
2. numpy.arange() +reshape()/ resize()
３.创建规则矩阵
4. 创建随机矩阵
5. 数组与矩阵的转换

编程环境 Python3.7 + Pycharm
<class ‘numpy.ndarray’> 通过 mat() / array()相互转换 <class ‘numpy.ndarray’>

1. numpy.array()

 import numpy as np  A1 = np.array([1,2,3])A2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print("A1: \n%s"%A1)   #显示格式 对齐print("A2: \n%s"%A2)

2. numpy.arange() +reshape()/ resize()

resize可以由原来的 array数组填充生成新的array数组

 import numpy as np  A = np.arange(10).reshape(2,5)B = np.resize(A,(3,5)) print("A: \n%s"%A)  #显示格式 print("B: \n%s"%B)print("A的类型 {}".format(type(A)))

３.创建规则矩阵

函数 ones() zeros() eye() identity() diag()
Notice：
(一) numpy.eye(N,M=None, k=0, dtype=<type ‘float’>)
（1）N=M;（2）k=0 对角全为1；k>0 右上角第k条对角线全为1；k<0 左上角第k条为1
(二) numpy.identity(n, dtype=None) 只能创建方形矩阵

 import numpy as npA = np.ones((4,4))   # 单位矩阵 ，参数:元组 A.shape -> (4,4)B = np.zeros((4,4))  # 零矩阵C = np.eye(4,k = 0,dtype=int)    # 主对角线为全为1的对角矩阵D = np.identity(4)   #4维单位矩阵E = np.diag(np.arange(1,5))# [1,2,3,4]主对角线矩阵F = np.diag([3,2,1],k = 1)# 右上角第1条为[3,2,1] 4维对角线矩阵print('右上角第1条为[3,2,1] 4维对角线矩阵 \n%s'%F)

4. 创建随机矩阵

生成一个随机数x

 import numpy as npfrom random import choice #导入随机决策函数import math  pi = math.pix = choice([0,pi/2,pi,3/2*pi,2*pi])  # 从随机列表中随机选择返回一个值print("1-> 随机生成的x： %s"%x)

生成整数/浮点数/关于π的矩阵并运算

 A = np.random.rand(3,3)              # 3*3矩阵  0到1的浮点数B = np.random.randint(1,4,(3,3))     # 3*3矩阵  [1,2,3]的整型数C = np.random.choice([0,pi/2,pi,3/2*pi,2*pi],(3,2))  #生成 3*2 的随机矩阵D = np.sin(C) #计算C的sin()值print("2-> C: \n%s"%C)print("3-> D = sin(C): \n%s"%D)print("4-> D的数据类型: \n"+str(type(D)))

5. 数组与矩阵的转换

mat() array()

  import numpy as npE = np.random.randint(0,10,(2,3))     # 2*3矩阵F = np.mat(E)print(F)print("E的数据类型: %s"%type(E))print("F的数据类型: %s"%type(F))

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