Numpy 创建数组的常用函数
用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组
shape 数组形状
dtype 数据类型，可选
order 有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序
注意： 数组元素为随机值，因为它们未初始化
创建指定大小的数组，数组元素以 0 来填充
创建指定形状的数组，数组元素以 1 来填充
从已有的数组创建数组
a 任意形式的输入参数，可以是，列表, 列表的元组, 元组, 元组的元组, 元组的列表，多维数组
dtype 数据类型，可选
order 可选，有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序
用于实现动态数组，接受 buffer 输入参数，以流的形式读入转化成 ndarray 对象
buffer 可以是任意对象，会以流的形式读入。
dtype 返回数组的数据类型，可选
count 读取的数据数量，默认为-1，读取所有数据。
offset 读取的起始位置，默认为0
注意： buffer 是字符串的时候，Python3 默认 str 是 Unicode 类型，所以要转成 bytestring 在原 str 前加上 b
从可迭代对象中建立 ndarray 对象，返回一维数组
iterable 可迭代对象
dtype 返回数组的数据类型
count 读取的数据数量，默认为-1，读取所有数据
根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长，生成一个 ndarray
start 起始值，默认为0
stop 终止值（不包含）
step 步长，默认为1
dtype 返回ndarray的数据类型，如果没有提供，则会使用输入数据的类型
用于创建一个一维数组，数组是一个等差数列构成的
start 序列的起始值
stop 序列的终止值，如果endpoint为true，该值包含于数列中
num 要生成的等步长的样本数量，默认为50
endpoint 该值为 ture 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True。
retstep 如果为 True 时，生成的数组中会显示间距，反之不显示。
dtype ndarray 的数据类型
用于创建一个于等比数列
start 序列的起始值为：base ** start
stop 序列的终止值为：base ** stop。如果endpoint为true，该值包含于数列中
num 要生成的等步长的样本数量，默认为50
endpoint 该值为 ture 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True。
base 对数 log 的底数。
dtype ndarray 的数据类型
锻周卡前： ones()函数用以创建指定形状和类型的数组,默认情况下返回的类型是float64.但是,如果使用ones()函数时指定了数据类型,那么返回的就是该类型. 参考NumPy v1.11官方手册中对ones()函数的描述: numpy.ones(shape, dtype=None, order='C')
郓城县18538214075： numpy库中几个随机函数的用法 - ？
锻周卡前： numpy.random.seed(), numpy.random.RandomState() * 使每次随机生成数一样 numpy.random.rand() * 以给定的形状创建一个数组,并在数组中加入在 [0 , 1]区间均匀分布的随机样本 numpy.random.randn() * 以给定的形状创建一个数组,数组元素符合标准正态分布N(0,1) numpy.random.randint() * 生成在给定区间内离散均匀分布的整数值
郓城县18538214075： 【python】numpy的ones函数返回的是什么类型?似乎不是列表? - ？
锻周卡前： 你好:ones((3,4)):3x4 rank-2 array full of 64-bit floating point ones 这是官方说明!
郓城县18538214075： numpy有没有常用函数列表之类的 - ？
锻周卡前： for i in range(-1,-len(s),-1): # -1至-(5-1),后面的-1表示反向取,那么就是(-1,-2,-3,-4) 循环内: print s(:-1) #从0取到最后一位,但不包含最后一位,abcd print s(:-2) #从0取到倒数第二位,但不包含倒数第二位,abc
郓城县18538214075： nump建立数组的几种方法 - ？
锻周卡前： 方法一:np.arange(start,end,step,type) start:开始位置 end:结束位置 step:步长 type:数组的数据类型 例如:a=np.arange(0,10,1) print(a)--------------------->[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]print(a.dtype)--------------->int32 **重点内容**查看数字类型,默认的...
郓城县18538214075： 为什么NumPy数组如此高效 - ？
锻周卡前： NumPy是Python科学计算的基础包.它提供了多维数组对象、基于数组的各种派生对象(例如,masked Array, 矩阵).除此之外,还提供了各种各样的加快数组操作的例程,包括数学基本计算、逻辑、图形操作、排序、选择、输入输出,离...
