NumPy数组创建方法与索引访问详解
作者:小万哥丶
NumPy 创建数组
NumPy 中的核心数据结构是 ndarray
,它代表多维数组。NumPy 提供了多种方法来创建 ndarray
对象,包括:
使用 array() 函数
array()
函数是最常用的方法之一,它可以将 Python 列表、元组甚至其他数组转换为 ndarray
对象。
语法:
ndarray = np.array(data, dtype=dtype, order=order)
参数说明:
data
:可以是 Python 列表、元组或其他数组。 dtype
:指定数组元素的数据类型,默认为 float64
。 order
:指定数组元素的内存存储顺序,默认为 C
顺序(行优先)。
示例:
import numpy as np # 创建一维数组 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 创建三维数组 arr3 = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) print(arr1) print(arr2) print(arr3)
输出:
[1 2 3 4 5]
[[1 2 3]
[4 5 6]]
[[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]]
[[ 7 8 9]
[10 11 12]]]
使用zeros()和ones()函数
zeros()
和 ones()
函数可以创建指定形状和数据类型的全零或全一数组。
语法:
ndarray = np.zeros(shape, dtype=dtype) ndarray = np.ones(shape, dtype=dtype)
参数说明:
shape
:指定数组的形状,可以是元组或列表。 dtype
:指定数组元素的数据类型,默认为 float64
。
示例:
import numpy as np # 创建一个 3x4 的全零数组 arr1 = np.zeros((3, 4)) # 创建一个 2x3 的全一数组 arr2 = np.ones((2, 3)) print(arr1) print(arr2)
输出:
[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]]
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
使用empty()函数
empty()
函数可以创建指定形状的空数组,但数组元素的值未定义。
语法:
ndarray = np.empty(shape, dtype=dtype)
参数说明:
shape
:指定数组的形状,可以是元组或列表。 dtype
:指定数组元素的数据类型,默认为 float64
。
示例:
import numpy as np # 创建一个 3x4 的空数组 arr = np.empty((3, 4)) print(arr)
输出:
[[nan nan nan nan]
[nan nan nan nan]
[nan nan nan nan]]
使用特殊函数
NumPy 还提供了一些特殊函数来创建特定类型的数组,例如:
arange()
:创建等差数列数组。 linspace()
:创建线性间隔的数组。 eye()
:创建单位矩阵。 diag()
:创建对角矩阵。
请参考 NumPy 文档了解有关这些函数的更多信息。
练习
创建以下数组:
一个包含 10 个元素的递增整数数组(从 0 到 9)。 一个包含 20 个元素的随机浮点数数组(范围为 0 到 1)。 一个 3x3 的单位矩阵。
请在评论中分享您的答案。
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NumPy 数组索引
NumPy 数组可用于表示多维数据。访问数组元素是 NumPy 中常见操作之一。
访问一维数组元素
NumPy 数组中的索引从 0 开始,这意味着第一个元素的索引为 0,第二个元素的索引为 1,依此类推。
要访问一维数组中的元素,可以使用方括号 []
并指定元素的索引。
示例:
import numpy as np # 创建一维数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 访问第一个元素 print(arr[0]) # 输出:1 # 访问第二个元素 print(arr[1]) # 输出:2 # 访问最后一个元素 print(arr[-1]) # 输出:5
访问二维数组元素
要访问二维数组中的元素,可以使用逗号分隔的两个索引:第一个索引表示行,第二个索引表示列。
示例:
import numpy as np # 创建二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 访问第一行第一个元素 print(arr[0, 0]) # 输出:1 # 访问第二行第三列元素 print(arr[1, 2]) # 输出:6 # 访问最后一个元素 print(arr[-1, -1]) # 输出:9
访问三维及更高维数组元素
对于三维及更高维数组,可以使用逗号分隔的多个索引来访问元素,每个索引表示相应维度的索引。
示例:
import numpy as np # 创建三维数组 arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) # 访问第一个数组的第二个数组的第三个元素 print(arr[0, 1, 2]) # 输出:6
负索引
NumPy 还支持负索引,从数组的末尾开始计数。
例如,要访问二维数组的最后一个元素,可以使用 arr[-1, -1]
。
练习
创建一个 5x5 的二维数组 arr
,并打印以下元素:
第一行的第一个元素 第二行的最后一个元素 第三列的第一个元素 第三个元素
在评论中分享您的代码和输出。
最后
以上就是NumPy数组创建方法与索引访问详解的详细内容,更多关于NumPy数组创建和索引访问的资料请关注脚本之家其它相关文章!