np.array()函数的使用方法
勤奋的大熊猫 人气:0函数调用方法:
numpy.array(object, dtype=None)
各个参数意义:
- object:创建的数组的对象,可以为单个值,列表,元胞等。
- dtype:创建数组中的数据类型。
- 返回值:给定对象的数组。
普通用法:
import numpy as np array = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) print("数组array的值为: ") print(array) print("数组array的默认类型为: ") print(array.dtype) """ result: 数组array的值为: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 数组array的默认类型为: int32 """
我们可以看到,我们成功创建了给定元素的数组,并且创建数组的默认类型为np.int32类型。
进阶用法:
import numpy as np array = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=np.float32) print("数组array的值为: ") print(array) print("数组array的默认类型为: ") print(array.dtype) """ result: 数组array的值为: [0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.] 数组array的默认类型为: float32 """
我们成功创建了给定元素的数组,并且创建数组的默认类型为np.float32类型。
更高级的用法:
import numpy as np array = np.array((1, 2), dtype=[('x', np.int8), ('y', np.int16)]) print("数组array的值为: ") print(array) print("数组array的默认类型为: ") print(array.dtype) print("数组array中对应x标签元素为: ") print(array['x']) print("数组array中对应y标签元素为: ") print(array['y']) """ result: 数组array的值为: (1, 2) 数组array的默认类型为: [('x', 'i1'), ('y', '<i2')] 数组array中对应x标签元素为: 1 数组array中对应y标签元素为: 2 """
我们可以看到,我们在创建数组的同时,可以设定其中单个元素的数据类型,这里的'i1'指代的便是np.int8类型,'i2'指代的是'np.int16'类型。读者可以自行尝试,这里不做过多讨论,后续也许会补充说明。
最高级的用法:
import numpy as np # Create rain data n_drops = 10 rain_drops = np.zeros(n_drops, dtype=[('position', float, (2,)), ('size', float), ('growth', float), ('color', float, (4,))]) # Initialize the raindrops in random positions and with # random growth rates. rain_drops['position'] = np.random.uniform(0, 1, (n_drops, 2)) rain_drops['growth'] = np.random.uniform(50, 200, n_drops) print(rain_drops) """ result: [([0.70284885, 0.03590322], 0., 176.4511602 , [0., 0., 0., 0.]) ([0.60838294, 0.49185854], 0., 60.51037667, [0., 0., 0., 0.]) ([0.86525398, 0.65607663], 0., 168.00795695, [0., 0., 0., 0.]) ([0.25812877, 0.14484747], 0., 80.17753717, [0., 0., 0., 0.]) ([0.66021716, 0.90449213], 0., 121.94125106, [0., 0., 0., 0.]) ([0.88306332, 0.51074725], 0., 92.4377108 , [0., 0., 0., 0.]) ([0.68916433, 0.89543162], 0., 90.77596431, [0., 0., 0., 0.]) ([0.7105655 , 0.68628326], 0., 144.88783652, [0., 0., 0., 0.]) ([0.6894679 , 0.90203559], 0., 167.40736266, [0., 0., 0., 0.]) ([0.92558218, 0.34232054], 0., 93.48654986, [0., 0., 0., 0.])] """
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