1. 本文介绍
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)
② 利用arange()和linspace()函数创建 “等差数列” 数组
- 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)
- 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)
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)
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；
n1 = np.array([1,2,3]);
n2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(n1)
print(n2)
np.zeros_like(n1)
np.ones_like(n2)
np.full_like(n1,8)
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)
array3 = np.diag([10,20,30])
print(array3)
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)
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)
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
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