numpy庫（一）：建立ndarray數組

1 Numpy預備基礎知識：

1.1 Numpy資料類型：

 1.2 Numpy數組屬性：

1.2.1 各個屬性的具體示範

import numpy as np          #引入numpy庫
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print(a)                    #輸出ndarray數組
print("數組a的次元為:",a.ndim,
      "\n數組a的類型為:",type(a),
      "\n數組a的形狀為",a.shape,
      "\n數組a的元素個數為",a.size)       #輸出數組a中的各種元素的屬性
           

 運作截圖顯示：

2 Numpy數組的建立

2.1 直接建立

2.1.1 numpy.zeros（）方法

2.1.2  numpy.ones（）方法

執行個體示範：

import numpy as np
a = np.ones((3,3),dtype=int)      #建立一個3行3列，元素值全為1的ndarray數組
b = np.zeros((4,4))               #建立一個4行4列，元素值全為0的ndarray數組
print(a)
print(b)
           

 運作截圖：

2.2 間接建立

2.2.1 numpy.asarray（）

将清單，元組等Python中基本資料類型轉為ndarray數組類型

 執行個體示範：

import numpy as np
a1 = [1,2,3]
b1 = (4,5,6)
a2 = np.asarray(a1,dtype=int)       #将清單轉為ndarray數組
b2 = np.asarray(b1,dtype=int)       #将元組轉為ndarray數組
print(a2)
print(b2)
print(type(a2),type(b2))
           

 運作截圖：

2.2.2 numpy.frombuffer（）方法

将字元串轉化為ndarray數組

 執行個體示範：

import numpy as np
str = b'good job'
d2 = np.frombuffer(str,dtype='S1')   #将字元串轉化為ndarray數組
print(str,d2,'\n',type(str),'\n',type(d2))
           

運作截圖：

2.3通過數值範圍建立ndarray數組

2.3.1 numpy.arange（）方法

執行個體示範：

import numpy as np
k = np.arange(1,10,2,dtype=int)     #建立一個從1到10，步長為2的ndarray數組
print(k)
           

 運作截圖：

2.3.2 numpy.linspace （）方法

執行個體示範：

import numpy as np
a = np.linspace(1,10,10)        #建立一個起始值為1，終止值為10，元素個數為10的等差ndarray數組
print(a)
           

運作截圖：

2.3.3 numpy.logspace（）方法

本文圖檔摘自菜鳥教程 ，程式設計工具為pycharm