Python中numpy怎么构建多维数组-创新互联

这篇文章主要介绍Python中numpy怎么构建多维数组，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

具体如下：

1.创建一般的多维数组

import numpy as np

a = np.array([1,2,3], dtype=int) # 创建1*3维数组 array([1,2,3])

type(a) # numpy.ndarray类型

a.shape # 维数信息(3L,)

a.dtype.name # 'int32'

a.size # 元素个数：3

a.itemsize #每个元素所占用的字节数目:4

b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int) # 创建2*3维数组 array([[1,2,3],[4,5,6]])

b.shape # 维数信息（2L,3L）

b.size # 元素个数：6

b.itemsize # 每个元素所占用的字节数目:4


c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype='int16') # 创建2*3维数组 array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int16)

c.shape # 维数信息（2L,3L）

c.size # 元素个数：6

c.itemsize # 每个元素所占用的字节数目:2

c.ndim # 维数

 
d=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=complex) # 复数二维数组

d.itemsize # 每个元素所占用的字节数目：16

d.dtype.name # 元素类型：'complex128'

2.创建特殊类型的多维数组

a1 = np.zeros((3,4)) # 创建3*4全零二维数组

输出：

array([[ 0., 0., 0., 0.],

  [ 0., 0., 0., 0.],

  [ 0., 0., 0., 0.]])

a1.dtype.name # 元素类型：'float64'

a1.size # 元素个数：12

a1.itemsize # 每个元素所占用的字节个数：8

 

 

a2 = np.ones((2,3,4), dtype=np.int16) # 创建2*3*4全1三维数组

a2 = np.ones((2,3,4), dtype='int16')  # 创建2*3*4全1三维数组

输出：

array([[[1, 1, 1, 1],

  [1, 1, 1, 1],

  [1, 1, 1, 1]],

 

  [[1, 1, 1, 1],

  [1, 1, 1, 1],

  [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16)

 

 

a3 = np.empty((2,3)) # 创建2*3的未初始化二维数组

输出：（may vary）

array([[ 1., 2., 3.],

  [ 4., 5., 6.]])



a4 = np.arange(10,30,5) # 初始值10，结束值：30（不包含），步长：5

输出：array([10, 15, 20, 25])

a5 = np.arange(0,2,0.3) # 初始值0，结束值：2（不包含），步长：0.2

输出：array([ 0. , 0.3, 0.6, 0.9, 1.2, 1.5, 1.8])


from numpy import pi

np.linspace(0, 2, 9) # 初始值0，结束值：2（包含），元素个数：9

输出：

array([ 0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. , 1.25, 1.5 , 1.75, 2. ])

x = np.linspace(0, 2*pi, 9)

输出：

array([ 0.  , 0.78539816, 1.57079633, 2.35619449, 3.14159265,

  3.92699082, 4.71238898, 5.49778714, 6.28318531])

a = np.arange(6)

输出：

array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

b = np.arange(12).reshape(4,3)

输出：

array([[ 0, 1, 2],

  [ 3, 4, 5],

  [ 6, 7, 8],

  [ 9, 10, 11]])

c = np.arange(24).reshape(2,3,4)

输出：

array([[[ 0, 1, 2, 3],

  [ 4, 5, 6, 7],

  [ 8, 9, 10, 11]],

  [[12, 13, 14, 15],

  [16, 17, 18, 19],

  [20, 21, 22, 23]]])　

使用numpy.set_printoptions可以设置numpy变量的打印格式。

在ipython环境下，使用help(numpy.set_printoptions)查询使用帮助和示例。