NumPy - 数组创建例程

新的 ndarray 对象可以通过以下任何数组创建例程或使用低级 ndarray 构造函数来构造。


numpy.empty

它创建一个指定形状和数据类型的未初始化数组。 它使用以下构造函数 −

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

构造函数采用以下参数。

序号 参数 & 描述
1

Shape

int 或 int 元组中的空数组的形状

2

Dtype

所需的输出数据类型。 可选

3

Order

'C' 代表 C 风格的行优先数组,'F' 代表 FORTRAN 风格的列优先数组

示例

以下代码显示了一个空数组的示例。

import numpy as np 
x = np.empty([3,2], dtype = int) 
print x

输出结果如下 −

[[22649312    1701344351] 
 [1818321759  1885959276] 
 [16779776    156368896]]

注意 − 数组中的元素显示随机值,因为它们未初始化。


numpy.zeros

返回一个指定大小的新数组,用零填充。

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

构造函数采用以下参数。

序号 参数 & 描述
1

Shape

int 或 int 序列中的空数组的形状

2

Dtype

所需的输出数据类型。 可选

3

Order

'C' 代表 C 风格的行优先数组,'F' 代表 FORTRAN 风格的列优先数组

示例 1

# array of five zeros. Default dtype is float 
import numpy as np 
x = np.zeros(5) 
print x

输出结果如下 −

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

示例 2

import numpy as np 
x = np.zeros((5,), dtype = np.int) 
print x

现在,输出将如下所示 −

[0  0  0  0  0]

示例 3

# custom type 
import numpy as np 
x = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')])  
print x

它应该产生以下输出 −

[[(0,0)(0,0)]
 [(0,0)(0,0)]]         

numpy.ones

返回指定大小和类型的新数组,其中填充了 1。

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

构造函数采用以下参数。

序号 参数 & 描述
1

Shape

int 或 int 元组中的空数组的形状

2

Dtype

所需的输出数据类型。 可选

3

Order

'C' 代表 C 风格的行优先数组,'F' 代表 FORTRAN 风格的列优先数组

示例 1

# array of five ones. Default dtype is float 
import numpy as np 
x = np.ones(5) 
print x

输出结果如下 −

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

示例 2

import numpy as np 
x = np.ones([2,2], dtype = int) 
print x

现在,输出将如下所示 −

[[1  1] 
 [1  1]]