极客教程NumPy 数组创建例程
任何以下数组创建例程或使用低级别的ndarray构造函数都可以构造一个新的ndarray对象。
numpy.empty
它创建一个指定形状和dtype的未初始化数组。它使用以下构造函数：
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
构造函数接受以下参数。
| 序号 | 参数及描述 |
|---|---|
| 1 | shape 空数组的形状，可以为整数或整数元组 |
| 2 | dtype 期望的输出数据类型。可选项 |
| 3 | order ‘C’表示按行(行优先)的C风格数组，’F’表示按列(列优先)的FORTRAN风格数组 |
示例
以下代码展示了一个空数组的例子。
import numpy as np
x = np.empty([3,2], dtype = int)
print x
输出结果如下：
[[22649312 1701344351]
[1818321759 1885959276]
[16779776 156368896]]
注意： 数组中的元素因未初始化而显示随机值。
numpy.zeros
返回一个指定大小的新数组，填充为零。
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
构造函数接受以下参数。
| 序号 | 参数和描述 |
|---|---|
| 1 | shape 空数组的形状，可以是 int 或 int 序列 |
| 2 | Dtype 所需的输出数据类型。可选项 |
| 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
输出结果如下：
[ 0. 0. 0. 0. 0.]
示例2
import numpy as np
x = np.zeros((5,), dtype = np.int)
print x
现在，输出将如下所示−
[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，填充为1。
numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')
构造函数接受以下参数。
| 编号 | 参数和描述 |
|---|---|
| 1 | shape int或int元组的空数组形状 |
| 2 | Dtype 期望的输出数据类型。可选 |
| 3 | Order ‘C’表示C风格行优先数组，’F’表示FORTRAN风格列优先数组 |
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，输出将如下所示 –
[[1 1]
[1 1]]