Numpy中的数组创建 - Python

Numpy（Numerical Python）是一个Python科学计算的核心库，提供了强大的多维数组对象和基于数组的计算功能。本文将介绍Numpy中的数组创建方法。

1. 创建一维数组

创建一维数组的最简单方法是使用Numpy的array()函数。下面的代码示例演示了如何创建一个包含5个整数的一维数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(arr)

输出：

[1 2 3 4 5]

2. 创建二维数组

创建二维数组需要提供一个嵌套列表，每个列表代表二维数组中的一行。下面的代码示例演示了如何创建一个2行3列的二维数组：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(arr)

输出：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

3. 创建全零数组

使用Numpy的zeros()函数可以创建一个全零数组。需要指定数组的形状。下面的代码示例演示了如何创建一个2行3列的全零数组：

import numpy as np

arr = np.zeros((2, 3))

print(arr)

输出：

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

4. 创建全一数组

使用Numpy的ones()函数可以创建一个全一数组。需要指定数组的形状。下面的代码示例演示了如何创建一个3行2列的全一数组：

import numpy as np

arr = np.ones((3, 2))

print(arr)

输出：

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

5. 创建单位矩阵

使用Numpy的eye()函数可以创建一个单位矩阵。需要指定单位矩阵的大小。下面的代码示例演示了如何创建一个3x3的单位矩阵：

import numpy as np

arr = np.eye(3)

print(arr)

输出：

[[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]]

6. 从已有的数组创建数组

可以使用Numpy的array()函数从已有的数组创建新数组。下面的代码示例演示了如何从一个Python列表创建Numpy数组：

import numpy as np

lst = [1, 2, 3, 4, 5]

arr = np.array(lst)

print(arr)

输出：

[1 2 3 4 5]

7. 创建随机数组

使用Numpy的random模块可以创建随机数组。下面的代码示例演示了如何创建一个2行3列的随机数组：

import numpy as np

arr = np.random.rand(2, 3)

print(arr)

输出：

[[0.26830844 0.01968848 0.77403831]
 [0.45053499 0.28091416 0.14696904]]

以上就是创建Numpy数组的几种方法。Numpy提供了丰富的数组操作方法和数学函数，可以帮助我们完成复杂的科学计算任务。