微信公众号搜"智元新知"关注
微信扫一扫可直接关注哦!

python中如何创建ndarray数组?python中ndarray创建的两种方法

python中,想要对数组和矩阵进行任意维度的快速处理操作,就需要使用到Numpy数组的功能了。在Numpy数组中,使用ndarray对象来处理多维数组,下面这篇文章中详细的介绍了创建ndarray的两种方法,一起来看看吧。

一、ndarray数组

在numpy中,它是一种核心的数据结构,在数据中每一个元素都是同一种类型,也可以把它称之为数组,在使用的时候更加的节省内存空间,提高了cpu的计算时间,并且在这个数组中,含有丰富的函数,可以对数据进行操作,这里介绍了两种创建的方式,具体的操作如下:

1、使用array()函数

想要创建ndarray数组的话,最简单的方式就是使用numpy库中所提供的这个函数,它可以直接将一个简单的数组转换为ndarray数组,这个函数在使用的时候可以接受的任意的序列类型的对象,下面看一个简单的例子,在示例只能是将一个列表转换成ndarray数组,代码如下:

import numpy as np      #导入numpy
a = [1,2,3,4,5,6]            #创建一维数组
b = np.array(a)
print(b)

输出列表

[1,6]
c = [[1,3],[4,6]]         #创建多维数组
d = np.array(c)
print(d)

转换成数组之后的运行结果:

[[1,3]
[4,6]]

2、使用zeros()函数和ones()函数

这里介绍的是两个函数,这两个函数在创建数组的时候,分别可以设置创建时的长度和形状,如果想让创建的数组中全是0的话,使用的就是zeros()函数,全1则使用ones()函数,举个例子,代码如下:

b = np.ones((3,4),dtype=np.int64)
print(b)

运行结果:

[[1 1 1 1]
[1 1 1 1]
[1 1 1 1]]

以上就是关于python中如何创建ndarray数组?python中ndarray创建的两种方法的相关讲解了,文章中介绍了两种不同的创建ndarray方法,大家可以动手实践一下。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 [email protected] 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐