NumPy 创建数组

ndarray可以使用最基本的ndarray 构造器来创建，除此之外还可以使用以下几种方式来创建

numpy.empty

numpy.empty 方法创建一个指定形状和数据类型的未初始化数组。语法如下

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')

参数说明如下

示例

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)

运行示例

运行结果如下

[[22649312    1701344351] 
 [1818321759  1885959276] 
 [16779776    156368896]]

注意- 数组中的元素显示随机值，因为它们未初始化。所以在每次运行示例的时候显示的值可能会不一样

numpy.zeros

numpy.zeros方法返回一个指定大小的新数组，用零填充。语法如下

numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')

参数说明：

示例

新建一个一维数组，每个元素默认为float 浮点数类型

import numpy as np 
x = np.zeros(5) 
print (x)

运行示例

运行结果如下

[ 0.  0.  0.  0.  0.]

接下来我们指定一个整数

import numpy as np 
x = np.zeros((5,), dtype = np.int) 
print(x)

运行示例

运行结果如下

[0  0  0  0  0]

最后我们指定数组的维度，并且指定其元素类型为整数

import numpy as np 
x = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')])  
print (x)

运行示例

运行结果如下

[[(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。语法如下

numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')

参数说明如下：

示例

新建一个一维数组，每个元素默认为float 浮点数类型，填充值为1

import numpy as np 
x = np.ones(5) 
print(x)

运行示例

运行结果如下

[ 1.  1.  1.  1.  1.]

下面我们创建一个两行两列的数组，并且指定其值为整数

import numpy as np 
x = np.ones([2,2], dtype = int) 
print (x)

运行示例

运行结果如下

[[1  1] 
 [1  1]]