NumPy数组创建

1、numpy.array()

从列表、元祖创建数组

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

名称	描述
object	数组或嵌套的数列，元组
dtype	数组元素的数据类型，可选
copy	对象是否需要复制，可选
order	创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认）
subok	默认返回一个与基类类型一致的数组
ndmin	指定生成数组的最小维度

# list 创建一维数组
d1a = np.array([1, 2, 3])
print(d1a)# 元组 创建一维数组
d1b = np.array((4, 5, 6))
print(d1b)# list 创建二维维数组
d2a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(d2a)# 元组 创建二维维数组
d2b = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)])
print(d2b)

2、numpy.zeros()

创建数据为0的数组

# 2行3列 全部为0
print(np.zeros((2, 3), np.int32))

3、numpy.ones()

创建数据为1的数组

# 2行3列 全部为1
print(np.ones((2, 3), np.int32))

4、numpy.empty()

创建未初始化的数组（内容随机）

# 2行3列，数据未初始化（数据随机）
print(np.empty((2,3), np.int32))

5、numpy.full()

创建数组，指定初始值

# 2行3列，初始值为1
print(np.full((2, 3), dtype=np.int32, fill_value=1))

6、numpy.arange()

等差数列生成数组, 指定边界，步长

# 等差数列，生成数组
print(np.arange(0, 10, 2))
print(np.arange(start=0, stop=10, step=1, dtype=np.int32))

7、numpy.linspace()

等差数列生成数组, 指定边界，元素个数

# 指定边界，元素个数5
print(np.linspace(start=1, stop=9, num=5, dtype=np.int32))

8、numpy.logspace()

生成对数空间中的等比序列

• base，基数
• num， 返回元素个数
• start，N次方，开始
• stop，N次方，结束

# base的N次方， 返回数量
print(np.logspace(start=1, stop=8, base=2, num=3, dtype=np.int32))

9、numpy.geomspace()

生成几何级数（等比）序列

print(np.geomspace(start=1, stop=8, num=4))

10、numpy.random.rand()

随机浮点数，数组

# 2行3列，浮点数
print(np.random.rand(2, 3))

11、numpy.random.randint()

随机整数，数组

# 2行3列，元素1-10的随机数
print(np.random.randint(low=1, high=10, size=(2, 3), dtype=np.int32))# 1行10列，元素1-10的随机数
print(np.random.randint(low=1, high=10, size=(10), dtype=np.int32))

12、numpy.random.random()

0-1之间的浮点数，数组

# 2行3列，浮点数
print(np.random.random((2,3)))

13、numpy.random.randn()

生成标准正态分布的随机数

# 2行3列，浮点数
print(np.random.randn(2, 3))

14、numpy.random.normal()

正态分布

15、numpy.random.uniform()

均匀分布

16、numpy.random.binomial()

二项分布

17、numpy.random.poisson()

泊松分布

18、numpy.random.exponential()

指数分布

19、numpy.eye()

创建单位矩阵，主对角线元素为1，其他元素为0，可通过参数k控制对角线起始位置（列序号）

# 2行3列
print(np.eye(N=2, M=3, dtype=np.int32))

20、numpy.identity()

创建单位矩阵（这里是方阵），主对角线元素为1，其他元素为0

# 2行2列
print(np.identity(2, dtype=np.int32))

21、numpy.diag()

创建对角矩阵或提取对角线元素

# 3行3列
print(np.diag([1, 2, 3]))

22、numpy.vstack()

垂直拼接数组, 列不变，行增加

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

23、numpy.hstack()

水平拼接数组,行不变，列增加

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

24、numpy.concatenate()

通用拼接函数，可指定轴

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(np.concatenate((a, b), axis=0))

25、numpy.stack()

沿新轴堆叠多个数组

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(np.stack((a, b), axis=0))

26、numpy.column_stack()

将一维数组作为列合并成二维数组

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

27、numpy.row_stack()

将一维数组作为行合并成二维数组（等价vstack）

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(np.row_stack((a, b)))
print(np.vstack((a, b)))[[1 2 3][4 5 6]]

28、numpy.loadtxt()

从文本文件读取数组（如 CSV）

data = np.loadtxt("d:/log/txt1.txt", delimiter="\t", encoding="utf-8", dtype=np.str_)
print(data)[['姓名' '语文' '数学' '英语']['张三' '120' '30' '14']['李四' '110' '132' '145']]

29、numpy.genfromtxt()

从文本文件读取数组（如 CSV），功能更强大

data = np.genfromtxt("d:/log/txt1.txt", delimiter="\t", encoding="utf-8", dtype=np.int32, skip_header=1, skip_footer=0, usecols=(1, 2, 3))
print(data)

30、numpy.fromfile()

从二进制文件读取数据（适用于 .raw 文件）

31、numpy.load()

从 .npy 或 .npz 文件中加载数组

32、numpy.fromfunction()

自定义函数生成数组

def func(i, j):return i + jprint(np.fromfunction(func, (2, 3), dtype=np.int32))[[0 1 2][1 2 3]]

33、numpy.fromiter()

从可迭代对象创建数组

it = (x * x for x in range(5))
print(np.fromiter(it, dtype=np.int32))

34、numpy.tile()

重复已有数组，构建新数组

# 2行2列
print(np.tile([1, 2], (2, 2)))# 2行2列
a = np.array((1, 2))
print(np.tile(a, (2, 2)))

35、numpy.repeat()

重复数据元素构建新数组

print(np.repeat([1, 2], 3))a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(np.repeat(a, 2))