创建Numpy数组的 “7种” 方法，最全，必看，速看！-技术圈

1. 本文介绍

Ⅰ 创建数组的7种方法；
Ⅱ ndarray数组，常用属性介绍；

2. 创建数组的8种方法

① 利用array()函数创建数组

利用array()函数创建数组，括号中传入一个一维列表，就创建一个一维数组；传入一个二维数组，就创建一个二维数组。

array1 = [1,2,3]
m = np.array(array1)
print(m)

array2 = [[1,2,3],[4,5,6]]
n = np.array(array2)
print(n)

结果如下：

② 利用arange()和linspace()函数创建 “等差数列” 数组

这两个函数必须要讲述：

np.arange(start,end,step)：start和end表示起始位置，step表示步长，用于创建表示等差数列的一维数组，注意得到的结果数组不包含终值；
np.linspace(start,end,num)：start和end表示起始位置，num表示个数，用于创建表示等差数列的一维数组，可以通过endpoint参数指定是否包含终值，默认值为True，即包含终值；

array1 = np.arange(1,10)
print(array1)

array2 = np.arange(1,10,2)
print(array2)

结果如下：

对于linspace()函数，这里介绍两个参数：

endpoint=True表示是包含终止值(默认)，endpoint=False表示不包含终止值；
dtype=np.float64指定创建的数组的数据类型默认是float64，你也可以设置为dtype=np.np.int32；

array3 = np.linspace(1,20,num=5,endpoint=False,dtype=np.float64)
print(array3)

array4 = np.linspace(1,20,num=5,endpoint=False,dtype=np.int32)
print(array4)

array5 = np.linspace(1,20,num=5,endpoint=True,dtype=np.float64)
print(array5)

array6 = np.linspace(1,20,num=5,endpoint=True,dtype=np.int32)
print(array6)

结果如下：

③ 创建 “指定数值填充” 的数组

这里介绍几个常用函数，用于生成指定数字填充的数组，会用就行。

np.zeros((x,y))：生成一个x行y列的，元素都是0的二维数组；
np.ones((x,y))：生成一个x行y列的，元素都是1的二维数组；
np.full((x,y),value)：生成一个x行y列的，元素都是value的二维数组，其中这个value值可以是整数(正整数,0,负整数)或者小数；

array1 = np.zeros((3,4))
print(array1)

array2 = np.ones((3,4))
print(array2)

array3 = np.full((3,4),1.2)
print(array3)

结果如下：

特别注意：其实这三个函数，不仅可以创建一维数组，还可以创建三维数组(如下图所示)。但是，我这里仅仅只是以创建二维数组为例，为大家讲解。

④ 复制已有数组，创建指定数值的数组

如果我们知道一个数组的形状，想要创建一个和它形状相同的数组，其实这里也有几个函数。

np.zeros_like()：复制已有数组形状，创建一个全0数组；
np.ones_like()：复制已有数组形状，创建一个全1数组；
np.full_like()：复制已有数组形状，创建一个指定数值的数组；

已知一个一维数组和一个二维数组：

n1 = np.array([1,2,3]);
n2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

print(n1)
print(n2)

结果如下：

我们分别利用上述函数，创建和他们形状一样的数组。

np.zeros_like(n1)

np.ones_like(n2)

np.full_like(n1,8)

结果如下：

⑤ 创建 “单位矩阵” 和 “对角矩阵”

创建单位矩阵，有 np.eye(x) 和 np.identity(x) 这两个函数。

array1 = np.eye(3)
print(array1)

array2 = np.identity(4)
print(array2)

结果如下：

创建对角矩阵，利用 np.diag() 函数。

array3 = np.diag([10,20,30])
print(array3)

结果如下：

⑥ 利用logspace()函数创建 “等比数列” 数组

前面我们已经知道，可以利用arange()和linspace()函数，创建等差数列。现在来看看如何利用logspace()函数，创建等比数列；

np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=, dtype=None)
start和stop表示指数次幂，base表示底数，也就是公比；
endpoint=True表示是包含终止值(默认)，endpoint=False表示不包含终止值；

array1 = np.logspace(1, 7, num=4, endpoint=True, base=2)
print(array1)

结果如下：

⑦ 通过 “自定义函数” 创建数组

# 定义一个函数
def f(x, y):
    return x * 2 + 1 + y

# 从一个函数生成一个二维数组；
b = np.fromfunction(f, (3,3), dtype=np.int32)
print(b)

结果如下：

3. 常用属性介绍

对于每一个创建的数组，我们可以通过以下几个属性，来了解该数组。

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

x.shape # 数组形状
x.size # 数组中元素个数
x.dtype # 数组中元素数据类型
x.ndim # 数组的维度

结果如下：