Nump02---數組的創建（隨機創建、有序創建）

隨機創建

numpy.random.方法

方法	作用
.rand(d0, d1, …, dn)	生成從n個維度的均勻隨機數組數,全爲0-1之間的浮點數
.randn(d0, d1, …, dn)	生成從n個維度的正態分佈隨機數組數,浮點數，平均數爲0，標準差爲1
.randint(low,high,(shape))	從指定範圍中取隨機整數,shape是形狀
.uniform(low,high,(size))	從指定範圍中生成隨機多維的數組,size是形狀
.normal(loc, scale, size)	從指定正態分佈中抽取隨機數據,loc分佈中心，scale爲標準差，size爲形狀
.seed(s)	隨機數種子,s是給定的種子值

正態分佈和隨機分佈

正態分佈

隨機分佈

rand

生成從n個維度的均勻隨機數組數,全爲0-1之間的浮點數

import numpy as np

# 三維數組
arr = np.random.rand(2, 3, 4)
print(arr)
print(type(arr))

randn

生成從n個維度的正態分佈隨機數組數,浮點數，平均數爲0，標準差爲1

import numpy as np

# 三維數組
arr = np.random.randn(2, 3, 4)
print(arr)
print(type(arr))

randint

從指定範圍中取隨機整數,shape是形狀

import numpy as np

arr = np.random.randint(0,10, (3,4))
print(arr)
print(type(arr))

uniform

從指定範圍中生成隨機多維的數組,size是形狀

import numpy as np

arr = np.random.uniform(0,10, (3,4))
print(arr)
print(type(arr))

normal

|從指定正態分佈中抽取隨機數據,loc分佈中心，scale爲標準差，size爲形狀

import numpy as np

arr = np.random.normal(0,10, (3,4))
print(arr)
print(type(arr))

seed

隨機數種子,s是給定的種子值

有序創建

方法	作用
array(start,stop,step,dtype)	創建普通數組, stop
zeros(shape, dtype=None, order=‘C’)	shape形狀,dtype數據類型,order排列方式
ones(shape, dtype=None, order=‘C’)	shape形狀,dtype數據類型,order排列方式
empty(shape, dtype=None, order=‘C’)	shape形狀,dtype數據類型,order排列方式，初始化數組
eye	創建一個方陣，對角線全爲1
arange(start,stop,step,dtype)	start默認爲0,stop爲末尾,step爲步長,dtype爲類型
linspace	創建等價數列
logspace	創建等比數列
asarray(a, dtype = None, order = None)	把其他類型數據轉換爲數組
frombuffer	創建動態數組
fromiter	從可迭代對象中建立 ndarray 對象，返回一維數組

array

詳細見 Numpy01—Ndarray 對象

zeros

指定大小的全0數組

import numpy as np

arr = np.zeros((5,5))
print(arr)

ones

指定大小的全1數組

import numpy as np

arr = np.ones((5,5),dtype="int")
print(arr)

empty

初始化數組，不是總是返回全0，有時返回的是未初始的隨機值（內存裏的隨機值）

import numpy as np

arr = np.empty((5,5),dtype="int")
print(arr)

eye

創建一個方陣，對角線全爲1

import numpy as np

arr = np.eye(5)
print(arr)

arange

start默認爲0,stop爲末尾,step爲步長,dtype爲類型

import numpy as np

arr = np.arange(1,10,2)
print(arr)

linspace

用於創建一個一維數組，數組是一個等差數列構成的
np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

參數	作用
start	起始值
stop	結束值
num	範圍
endpoint	默認爲true，包含末尾，左閉右閉
retstep	顯示間距
dtype	數據類型

import numpy as np

arr = np.linspace(1,10,10,retstep=True)
print(arr)

logspace

創建一個於等比數列
np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)

參數	作用
start	起始值：base ** start
stop	結束值：base ** stop
num	範圍
endpoint	默認爲true，包含末尾，左閉右閉
retstep	顯示間距
base	log的底數
dtype	數據類型

import numpy as np

arr = np.logspace(0,9,10, base=2)
print(arr)

asarray

把其他類型的數組轉換爲數組，例如列表，元祖等
numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)

import numpy as np

a = [(1,2,3)]
print(type(a))
arr = np.asarray(a)
print(arr)
print(type(arr))

fromiter

從可迭代對象中建立 ndarray 對象，返回一維數組
numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)

參數	含義
iterable	可迭代對象
dtype	數據類型
count	默認爲-1，全部複製

import numpy as np


list = range(5)
print(list)
# 轉換爲可迭代對象
a = iter(list)
arr = np.fromiter(a,dtype="int")
print(arr)