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NumPy 创建数组

ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外,也可以通过以下几种方式来创建。

numpy.empty

numpy.empty 方法用来创建一个指定形状(shape)、数据类型(dtype)且未初始化的数组:

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

返回给定形状和类型的新数组,而无需初始化条目。

参数

prototype – 空数组的形状。dtype(可选) – 数组所需的输出数据类型,例如numpy.int8。默认值为 numpy.float64。order(可选,默认:’C’) – 有”C”和”F”两个选项,分别代表,行优先和列优先,在计算机内存中的存储元素的顺序。

返回值:给定数组形状,但数据类型和顺序未初始化(任意)数据的数组。

>>> import numpy as np
>>> np.empty([2, 2])
array([[1., 0.],
       [0., 1.]])
>>> np.empty([2, 2], dtype=int)
array([[4607182418800017408, 0],
       [ 0, 4607182418800017408]])
>>>
注意:注意 − 数组元素为随机值,因为它们未初始化。

numpy.empty_like

numpy.empty 返回形状和类型与给定数组相同的新数组。

numpy.empty_like(prototype, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)

返回形状和类型与给定数组相同的新数组

参数

prototype – 源数组的形状和数据类型定义了返回数组的这些相同属性。dtype – 覆盖结果的数据类型。order – 覆盖结果的内存布局。如果prototypeFortran连续,则“ A”表示“ F”,否则为“ C”。“ K”表示prototype 尽可能匹配布局。subok – 如果为True,则新创建的数组将使用’a’的子类类型,否则它将是基类数组。默认为True。shape – 覆盖结果的形状。如果order =’K’并且尺寸数量不变,将尝试保持顺序,否则,则暗示order =’C’。

返回值:形状和类型与原型相同的未初始化(任意)数据数组。

>>> import numpy as np
>>> a = ([1,2,3], [4,5,6]) # a is array-like
>>> np.empty_like(a)
array([[ 6917529027641081856, -6917520256071729910, 98],
       [ 0, 0, 0]])
>>> a = np.array([[1., 2., 3.],[4.,5.,6.]])
>>> np.empty_like(a)
array([[ 2.68156159e+154, 2.68156159e+154, 3.32479618e+181],
       [ 1.78476163e+185, -1.73059781e-077, 4.21535080e-309]])

numpy.zeros

创建指定大小的数组,数组元素以 0 来填充:

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

参数

shape – 空数组的形状。dtype – 数组所需的输出数据类型,例如numpy.int8。默认值为 numpy.float64。order – ‘{‘C’,’F’},可选,默认:’C’,表示以行(C)或列(Fortran)样式的顺序存储数据在内存中。

返回值:给定数组形状,数据类型和顺序的零数组。

>>> import numpy as np
>>> np.zeros(5)
array([0., 0., 0., 0., 0.])
>>> np.zeros((5,), dtype=int)
array([0, 0, 0, 0, 0])
>>> np.zeros((2, 1))
array([[0.],
       [0.]])
>>> s = (2,2)
>>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # custom dtype
array([(0, 0), (0, 0)], dtype=[('x', '<i4' ),="" ('y',="" '

numpy.zeros_like

zeros_like返回与给定数组具有相同形状和类型的零数组。

numpy.zeros_like(a, dtype=None, order=’K’, subok=True, shape=None)[source]

参数

a – 一个限定返回的数组形状和数据类型的属性。。dtype – 数组所需的输出数据类型。order – 覆盖结果的内存布局。subok – 如果为True,则新创建的数组将使用’a’的子类类型,否则它将是基类数组。默认为True。shapeint – 覆盖结果的形状。

返回值:一个具有相同形状和类型的零的阵列。

>>> import numpy as np
>>> x = np.arange(6)
>>> x = x.reshape((2, 3))
>>> print(x)
[[0 1 2]
 [3 4 5]]
>>> np.zeros_like(x)
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])
>>> y = np.arange(3, dtype=float)
>>> y
array([0., 1., 2.])
>>> np.zeros_like(y)
array([0., 0., 0.])

numpy.ones

创建指定形状的数组,数组元素以 1 来填充:

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

参数

shape – 数组形状。dtype – 数据类型,可选order – ‘C’ 用于 C 的行数组,或者 ‘F’ 用于 FORTRAN 的列数组

>>> import numpy as np
>>> np.ones(5)
array([1., 1., 1., 1., 1.])
>>> np.ones((5,), dtype=int)
array([1, 1, 1, 1, 1])
>>> np.ones((2, 1))
array([[1.],
       [1.]])
>>> s = (2,2)
>>> np.ones(s)
array([[1., 1.],
       [1., 1.]])

numpy.ones_like

zeros_like返回形状与类型与给定数组相同的数组。

numpy.ones_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)

参数

a – 一个限定返回的数组形状和数据类型的属性。。dtype – 数组所需的输出数据类型。order – 覆盖结果的内存布局。subok – 如果为True,则新创建的数组将使用’a’的子类类型,否则它将是基类数组。默认为True。shape – 覆盖结果的形状。

返回值:一个具有相同形状和类型的零的阵列。

>>> import numpy as np
>>> x = np.arange(6)
>>> x = x.reshape((2, 3))
>>> x
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> np.ones_like(x)
array([[1, 1, 1],
       [1, 1, 1]])
>>> y = np.arange(3, dtype=float)
>>> y
array([0., 1., 2.])
>>> np.ones_like(y)
array([1., 1., 1.])

numpy.arange

numpy.arange([ start,] stop,[ step,] dtype = None )

返回给定间隔内的均匀间隔的值。
在半开间隔 (即包括start但不包括stop的间隔)内生成值。对于整数参数,该函数等效于Python内置的 range函数,但返回ndarray而不是列表。[start, stop)

参数

start – 间隔的开始。间隔包括该值。默认起始值为0。stop – 间隔结束。该间隔不包括该值,除非在某些情况下,step不是整数,并且浮点舍入会影响out的长度。step – 值之间的间距。对于任何输出出来,这是两个相邻值之间的距离,默认步长为1。dtype – 输出数组的类型。

返回值:均匀间隔的值的数组。

>>> import numpy as np
>>> np.arange(3)
array([0, 1, 2])
>>> np.arange(3.0)
array([0., 1., 2.])
>>> np.arange(3,7)
array([3, 4, 5, 6])
>>> np.arange(3,7,2)
array([3, 5])

numpy.linspace

numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组,数组是一个等差数列构成的,格式如下:

np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

参数

start – 序列的起始值。stop – 序列的终止值,如果endpoint为true,该值包含于数列中。num – 要生成的等步长的样本数量,默认为50。endpoint – 该值为 true 时,数列中包含stop值,反之不包含,默认是True。retstep – 如果为 True 时,生成的数组中会显示间距,反之不显示。dtype – ndarray 的数据类型。

以下实例用到三个参数,设置起始点为 1 ,终止点为 10,数列个数为 10。

>>> import numpy as np
>>> a = np.linspace(1,10,10)
>>> print(a)
[ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]
>>> a = np.linspace(10, 20, 5, endpoint =  False)
>>> print(a)
[10. 12. 14. 16. 18.]
>>> a =np.linspace(1,10,10,retstep= True)
>>> print(a)
(array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.]), 1.0)
>>> b =np.linspace(1,10,10).reshape([10,1])
>>> print(b)
[[ 1.]
 [ 2.]
 [ 3.]
 [ 4.]
 [ 5.]
 [ 6.]
 [ 7.]
 [ 8.]
 [ 9.]
 [10.]]

numpy.asarray

直接对 Python 的基础数据类型(如列表、元组等)进行转换来生成 ndarray:

>>> import numpy as np
>>> ls1 = [10, 42, 0, -17, 30]
>>> nd1 =np.array(ls1)
>>> print(nd1)
[ 10 42 0 -17 30]
>>>
>>> print(type(nd1))

numpy.asarray类似 numpy.array,但 numpy.asarray 参数只有三个,比 numpy.array 少两个。

numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)

参数

a – 任意形式的输入参数,可以是,列表, 列表的元组, 元组, 元组的元组, 元组的列表,多维数组。dtype – 数据类型,可选。order – 要生成的等步长的样本数量,默认为50。endpoint – 可选,有”C”和”F”两个选项,分别代表,行优先和列优先,在计算机内存中的存储元素的顺序。

>>> import numpy as np
>>> x = [1,2,3]
>>> a = np.asarray(x)
>>> a
array([1, 2, 3])
>>> x = (1,2,3)
>>> a = np.asarray(x)
>>> print (a)
[1 2 3]
>>> x = [(1,2,3),(4,5)]
>>> a = np.asarray(x)
>>> print(a)
[(1, 2, 3) (4, 5)]
>>> x = [1,2,3]
>>> a = np.asarray(x, dtype = float)
>>> print(a)
[1. 2. 3.]

numpy.frombuffer

numpy.frombuffer 用于实现动态数组。
numpy.frombuffer 接受 buffer 输入参数,以流的形式读入转化成 ndarray 对象。

numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)
注意:buffer 是字符串的时候,Python3 默认 str 是 Unicode 类型,所以要转成 bytestring 在原 str 前加上 b。

参数

buffer – 可以是任意对象,会以流的形式读入。dtype – 返回数组的数据类型,可选count – 读取的数据数量,默认为-1,读取所有数据。offset – 读取的起始位置,默认为0。

>>> import numpy as np
>>> s = b'Hello Nhooo'
>>> a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1')
>>> print(a)
[b'H' b'e' b'l' b'l' b'o' b' ' b'L' b'i' b'd' b'i' b'h' b'u' b'o']

numpy.fromiter

numpy.fromiter 方法从可迭代对象中建立 ndarray 对象,返回一维数组。

numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)

参数

iterable – 可迭代对象。dtype – 返回数组的数据类型count – 读取的数据数量,默认为-1,读取所有数据。

>>> import numpy as np
>>> # 使用 range 函数创建列表对象
>>> list=range(5)
>>> it=iter(list)
>>> x=np.fromiter(it, dtype=float)
>>> print(x)
[0. 1. 2. 3. 4.]

利用 random 模块生成数组

为了更有效地训练模型,提高模型的性能,有些初始化还需要满足一定的条件,如满足正态分布或均匀分布等。这里介绍了几种 np.random 模块中常用的方法,如下表所示。

函数 描述
np.random.random 生成0到1之间的随机数
np.random.uniform 生成均勻分布的随机数
np.random.randn 生成标准正态的随机数
np.random.randint 生成随机的整数
np.random.normal 生成正态分布
np.random.shuffle 随机打乱顺序
np.random.seed 设置随机数种子
random_sample 生成随机的浮点数
>>> import numpy as np
>>> # 生成全是 0 的 3x3 矩阵
>>> nd5 =np.zeros([3, 3])
>>> print("nd5 =\n", nd5)
nd5 =
 [[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]
>>> # 生成全是 1 的 3x3 矩阵
>>> nd6 = np.ones([3, 3])
>>> print("nd6 =\n", nd6)
nd6 =
 [[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]
>>>
>>> # 生成 4 阶的单位矩阵
>>> nd7 = np.eye(4)
>>> print("nd7 =\n", nd7)
nd7 =
 [[1. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]]
>>> # 生成 4 阶对角矩阵
>>> nd8 = np.diag([1, 8, 3, 10])
>>> print("nd8 =\n", nd8)
nd8 =
 [[ 1 0 0 0]
 [ 0 8 0 0]
 [ 0 0 3 0]
 [ 0 0 0 10]]

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