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  NumPy - 数组创建例程

  • 简述

    一个新的ndarrayobject 可以通过以下任何数组创建例程或使用低级 ndarray 构造函数来构造。

  • numpy.empty

    它创建一个未初始化的指定形状和数据类型的数组。它使用以下构造函数 - 
    
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
    构造函数采用以下参数。
    序号 参数及说明
    1
    Shape
    int 或 int 元组中空数组的形状
    2
    Dtype
    所需的输出数据类型。可选的
    3
    Order
    'C' 表示 C 风格的行优先数组，'F' 表示 FORTRAN 风格的列优先数组

    例子

    以下代码显示了一个空数组的示例。 
    
import numpy as np 
x = np.empty([3,2], dtype = int) 
print x
    输出如下 - 
    
[[22649312    1701344351] 
 [1818321759  1885959276] 
 [16779776    156368896]]
    Note− 数组中的元素显示随机值，因为它们未初始化。

  • numpy.zeros

    返回一个指定大小的新数组，用零填充。 
    
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
    构造函数采用以下参数。
    序号 参数及说明
    1
    Shape
    int 或 int 序列中的空数组的形状
    2
    Dtype
    所需的输出数据类型。可选的
    3
    Order
    'C' 表示 C 风格的行优先数组，'F' 表示 FORTRAN 风格的列优先数组

    示例 1

    
# array of five zeros. Default dtype is float 
import numpy as np 
x = np.zeros(5) 
print x
    输出如下 - 
    
[ 0.  0.  0.  0.  0.]

    示例 2

    
import numpy as np 
x = np.zeros((5,), dtype = np.int) 
print x
    现在，输出如下 - 
    
[0  0  0  0  0]

    示例 3

    
# custom type 
import numpy as np 
x = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')])  
print x
    它应该产生以下输出 - 
    
[[(0,0)(0,0)]
 [(0,0)(0,0)]]

  • numpy.ones

    返回一个指定大小和类型的新数组，用 1 填充。 
    
numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')
    构造函数采用以下参数。
    序号 参数及说明
    1
    Shape
    int 或 int 元组中空数组的形状
    2
    Dtype
    所需的输出数据类型。可选的
    3
    Order
    'C' 表示 C 风格的行优先数组，'F' 表示 FORTRAN 风格的列优先数组

    示例 1

    
# array of five ones. Default dtype is float 
import numpy as np 
x = np.ones(5) 
print x
    输出如下 - 
    
[ 1.  1.  1.  1.  1.]

    示例 2

    
import numpy as np 
x = np.ones([2,2], dtype = int) 
print x
    现在，输出如下 - 
    
[[1  1] 
 [1  1]]
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