numpy创建维数组

news2024/11/30 2:40:49

一,numpy创建一维数组

1.1.np.array()

# 创建一维数组


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

 

 1.2.np.arange() # 创建等差数组

b=np.arange(0,6,2)
print(b)

 

 1.3.np.linspace() #生成10个数,范围为[1,10],满足等差数列

y,c=np.linspace(1,2,3,endpoint=True,retstep=True)#start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None,axis=0
print(y,c)

 

1.4.numpy.logspace()

#以base为2的指数为底,生成10个数,范围为[1,10],满足等比数列 

d=np.logspace(1,10,10,base=2)
print(d)

 

 二,numpy创建二维数组

2.1.numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)

# 创建一个数组,将输入对象转换为数组。
# 如果输入对象是列表,元组或数组,则创建一个数组,并将输入对象中的元素复制到数组中。

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

                                

2.2.numpy.identity(n, dtype=None)


#返回一个n x n的单位矩阵。单位矩阵是指对角线元素为1,其他元素为0的矩阵。
#如果n是正整数,则返回一个n x n的单位矩阵。如果n是负整数,则返回一个n x n的对角线元素为1,其他元素为0的矩阵。

b=np.identity(3)
print(b)

                               

2.3.numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=<class 'numpy.float64'>)


#返回一个N x M的单位矩阵,其中k指定了对角线的位置。
#如果M是None,则默认为N。如果k是正整数,则返回一个N x N的单位矩阵,其中k的行和列上的值为1,其他元素为0。

c=np.eye(3,4,k=1)
print(c)
print(c.shape)

 

2.4.numpy.diag(v, k=0)


返回一个对角线元素为v的N x N矩阵,其中k指定了对角线的位置。
如果v是一维数组,则返回一个对角线元素为v的N x N矩阵,其中k的行和列上的值为v[k],其他元素为0。
#如果v是N x 1或1 x N数组,则返回一个对角线元素为v的N x N矩阵。

d=np.diag([1,2,3,4,5])
print(d)#输出对角线元素为[1,2,3,4,5,6,7]的矩阵

e=np.diag([1,2,3,4,5,6,7],k=1)
print(e)#输出对角线元素为[0,1,2,3,4,5,6]的矩阵

arr1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
f=np.diag(arr1)
print(f)#输出arr1的对角线元素构成的矩阵,[1 5 9]

 

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