import numpy as np # 创建多维数组 # a0 = np.array([1, 4.5, 2.1, 5, 3]) #数据类型自动转换(无损精度的转换) # print(a0) # print(a0.dtype) # a0_1 = np.array([1, 4.5, 2.1, 5, 3], dtype=float) #指定数据的类型,强制转换 都变成浮点数,精度无损失 # print(a0_1) # print(a0_1.dtype) # a0_2 = np.array([1, 4.5, 2.1, 5, 3], dtype=int) #指定数据类型强制转换,从浮点数变为整数有损精度 # print(a0_2) # print(a0_2.dtype) # a1 = np.empty((2, 3), dtype=int) #numpy.empty 方法用来创建一个指定形状(shape)、数据类型(dtype)且未初始化的数组 # print(a1) # a2 = np.zeros((3, 2), dtype=float) #生成shape大小的元素取值全为0的数组 # print(a2) # a3 = np.ones((1, 4), dtype=float) #生成shape大小的元素取值全为1的数组 # print(a3) # a4 = np.arange(4, 10, 2, dtype=int) #根据start(4)与stop(10)指定的范围以及step(2)设定的步长,生成一个ndarray # print(a4) # #numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组,数组是一个等差数列构成的 # a5 = np.linspace(2, 12, 5, endpoint=False, retstep=True, dtype=int) # print(a5) # a5_1 = np.linspace(2, 12, 5, endpoint=True, retstep=True, dtype=int) # print(a5_1) # a5_2 = np.linspace(2, 12, 5, endpoint=True, retstep=True, dtype=float) # print(a5_2) # a1 = np.zeros((1, 10)) # a2 = np.zeros(10) # print(a1, '\n', a2) # print(a1.size, '\n', a2.size) #数组大小,统计是元素的总个数 # print(a1.dtype) #数组元素的数据类型,注意:与列表不同,numpy的数组里面元素必须是同一数据类型 # print(a1.shape, '\n', a2.shape) #数组形状,统计的是几行几列这种维度上的信息 # # (1, 10) # a1的shape 这个代表是1行10列的数组 # # (10,) # a2的shape (注意只有一个数字代表是一维的,外在表现为只有一对[]) # print(a1.ndim, '\n', a2.ndim) #数组维度 # print(a1.itemsize, '\n', a2.itemsize) #对象中每个元素的所占字节大小,以字节为单位,其实有了数据类型dtype就知道这个了 # print(id(a1),'\n',id(a2)) # print('\n') # a3 = np.ones((3,5),dtype=float) # print(a3) # print('\n') # a4 = np.arange(0,20,2) # a4 = np.arange(20,0,-2) # a5 = np.linspace(0,20,11) #endpoint默认为True # print(a4,'\n',a5) # print('\n') a6 = np.random.random((3,2)) a7 = np.random.normal(0,1,(3,2)) a8 = np.random.randint(0,10,(3,2)) print(a6,'\n\n',a7,'\n\n',a8) print('\n')
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