标签：Run like 创建 ones np array numpy Example empty
有关array的创建
创建规则矩阵
Array
np.array(arr)
-
Example:
import numpy as np cars = np.array([5,10,12,6]) print(cars)Run:
[5,10,12,6]
Linspace
np.linspace(start,end,num，endpoint)
-
创造间隔一样的点
-
start 起点
-
end 终点
-
num 需要几个点
-
endpoint 是否算最后一个节点
-
Example:
x = np.linspace(-1,1,5) y = np.linspace(-1,1,5,endpoint=False)Run:
[-1. -0.5 0. 0.5 1. ]
[-1. -0.6 -0.2 0.2 0.6]
创建特殊规则矩阵
Identify
np.identify(n)
-
用于创建方型矩阵
-
Example:
arr = np.identify(4)Run:
[[1. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1.]]
Eye
np.eye(row，column,k)
-
可以创建矩形矩阵
-
k 偏移量，为1的对角线的位置偏离度，0居中，1向上偏离1，2偏离2，以此类推，-1向下偏离。值绝对值过大就偏离出去了，整个矩阵就全是0了
-
Example:
arr1 = np.eye(4,3)Run:
[[1. 0. 0.]
[0. 1. 0.]
[0. 0. 1.]
[0. 0. 0.]]
Logspace
np.logspace(start,end,num)
-
创建10start ~10end之间的num个数
-
Example:
arr = np.logspace(3,4,5)Run:
[ 1000. 1778.27941004 3162.27766017 5623.4132519 10000.]
创建统一矩阵
Zeros
np.zeros([row,column])
- 常用于初始化一个全为0的数组
Ones
np.ones([row,column])
- 常用于初始化一个全为1的数组
Full
np.full([row,culumn],num)
-
用于创建指定num的数组
-
Example:
nines = np.full([2,3],9)Run:
[[9 9 9]
[9 9 9]]
Ones_like
np.ones_like(arr)
-
用于创建已经创建好的零数组
-
Example:
data = np.array([ [1,2,3], [4,5,6] ], dtype=np.int) ones = np.ones(data.shape, dtype=data.dtype) ones_like = np.ones_like(data)Run:
ones: (2, 3) int32
ones_like: (2, 3) int32
ones_like value:
[[1 1 1]
[1 1 1]] -
类似的还有zeros_like,full_like
Empty
np.empty([row,column])
-
快速创建一个数组，之后再对其进行填充
-
Example:
import random empty = np.empty([2,3]) print("empty before:\n", empty) data = np.arange(6).reshape([2, 3]) for i in range(data.shape[0]): for j in range(data.shape[1]): empty[i, j] = data[i, j] * random.random() print("empty after:\n", empty)Run:
empty before:
[[9.30473091e-308 8.71186223e-308 8.71186221e-308]
[1.53249677e-317 0.00000000e+000 8.94905028e-299]]
empty after:
[[0. 0.7818448 1.69389831]
[0.74340454 1.7203021 4.40158137]]
标签：Run,like,创建,ones,np,array,numpy,Example,empty 来源： https://blog.csdn.net/qq_44833392/article/details/121321074
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