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创建Numpy数组的不同方式

# 创建Numpy数组的不同方式

Numpy库的核心是数组对象或ndarray对象(n维数组)。你将使用Numpy数组执行逻辑,统计和傅里叶变换等运算。作为使用Numpy的一部分,你要做的第一件事就是创建Numpy数组。本指南的主要目的是帮助数据科学爱好者了解可用于创建Numpy数组的不同方式。

创建Numpy数组有三种不同的方法:

  1. 使用Numpy内部功能函数
  2. 从列表等其他Python的结构进行转换
  3. 使用特殊的库函数

# 使用Numpy内部功能函数

Numpy具有用于创建数组的内置函数。 我们将在本指南中介绍其中一些内容。

# 创建一个一维的数组

首先,让我们创建一维数组或rank为1的数组。arange是一种广泛使用的函数,用于快速创建数组。将值20传递给arange函数会创建一个值范围为0到19的数组。

import Numpy as np
array = np.arange(20)
array

输出:

array([0,  1,  2,  3,  4,
       5,  6,  7,  8,  9,
       10, 11, 12, 13, 14,
       15, 16, 17, 18, 19])

要验证此数组的维度,请使用shape属性。

array.shape

输出:

(20,)

由于逗号后面没有值,因此这是一维数组。 要访问此数组中的值,请指定非负索引。 与其他编程语言一样,索引从零开始。 因此,要访问数组中的第四个元素,请使用索引3。

array[3]

输出:

3

Numpy的数组是可变的,这意味着你可以在初始化数组后更改数组中元素的值。 使用print函数查看数组的内容。

array[3] = 100
print(array)

输出:

[  0   1   2 100
   4   5   6   7
   8   9  10  11
   12  13  14  15
   16  17  18  19]

与Python列表不同,Numpy数组的内容是同质的。 因此,如果你尝试将字符串值分配给数组中的元素,其数据类型为int,则会出现错误。

array[3] ='Numpy'

输出:

ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'Numpy'

# 创建一个二维数组

我们来谈谈创建一个二维数组。 如果只使用arange函数,它将输出一维数组。 要使其成为二维数组,请使用reshape函数链接其输出。

array = np.arange(20).reshape(4,5)
array

输出:

array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14],
       [15, 16, 17, 18, 19]])

首先,将创建20个整数,然后将数组转换为具有4行和5列的二维数组。 我们来检查一下这个数组的维数。

(4, 5)

由于我们得到两个值,这是一个二维数组。 要访问二维数组中的元素,需要为行和列指定索引。

array[3][4]

输出:

19

# 创建三维数组及更多维度

要创建三维数组,请为重塑形状函数指定3个参数。

array = np.arange(27).reshape(3,3,3)
array

输出:

array([[[ 0,  1,  2],
        [ 3,  4,  5],
        [ 6,  7,  8]],

       [[ 9, 10, 11],
        [12, 13, 14],
        [15, 16, 17]],

       [[18, 19, 20],
        [21, 22, 23],
        [24, 25, 26]]])

需要注意的是:数组中元素的数量(27)必须是其尺寸(3 * 3 * 3)的乘积。 要交叉检查它是否是三维数组,可以使用shape属性。

array.shape

输出:

(3, 3, 3)

此外,使用arange函数,你可以创建一个在定义的起始值和结束值之间具有特定序列的数组。

np.arange(10, 35, 3)

输出:

array([10, 13, 16, 19, 22, 25, 28, 31, 34])

# 使用其他Numpy函数

除了arange函数之外,你还可以使用其他有用的函数(如 zerosones)来快速创建和填充数组。

使用zeros函数创建一个填充零的数组。函数的参数表示行数和列数(或其维数)。

np.zeros((2,4))

输出:

array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])

使用ones函数创建一个填充了1的数组。

np.ones((3,4))

输出:

array([[1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.]])

empty函数创建一个数组。它的初始内容是随机的,取决于内存的状态。

np.empty((2,3))

输出:

array([[0.65670626, 0.52097334, 0.99831087],
       [0.07280136, 0.4416958 , 0.06185705]])

full函数创建一个填充给定值的n * n数组。

np.full((2,2), 3)

输出:

array([[3, 3],
       [3, 3]])

eye函数可以创建一个n * n矩阵,对角线为1s,其他为0。

np.eye(3,3)

输出:

array([[1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.]])

函数linspace在指定的时间间隔内返回均匀间隔的数字。 例如,下面的函数返回0到10之间的四个等间距数字。

np.linspace(0, 10, num=4)

输出:

array([ 0., 3.33333333, 6.66666667, 10.])

# 从Python列表转换

除了使用Numpy函数之外,你还可以直接从Python列表创建数组。将Python列表传递给数组函数以创建Numpy数组:

array = np.array([4,5,6])
array

输出:

array([4, 5, 6])

你还可以创建Python列表并传递其变量名以创建Numpy数组。

list = [4,5,6]
list

输出:

[4, 5, 6]
array = np.array(list)
array

输出:

array([4, 5, 6])

你可以确认变量arraylist分别是Python列表和Numpy数组。

type(list)

list

type(array)

Numpy.ndarray

要创建二维数组,请将一系列列表传递给数组函数。

array = np.array([(1,2,3), (4,5,6)])
array

输出:

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
array.shape

输出:

(2, 3)

# 使用特殊的库函数

你还可以使用特殊库函数来创建数组。例如,要创建一个填充0到1之间随机值的数组,请使用random函数。这对于需要随机状态才能开始的问题特别有用。

np.random.random((2,2))

输出:

array([[0.1632794 , 0.34567049],
       [0.03463241, 0.70687903]])

# 总结

创建和填充Numpy数组是使用Numpy执行快速数值数组计算的第一步。使用不同的方式创建数组,你现在可以很好地执行基本的数组操作。

# 文章出处

由NumPy中文文档翻译,原作者为 Ravikiran Srinivasulu,翻译至:https://www.pluralsight.com/guides/different-ways-create-numpy-arrays