可以使用以下例程构造 ndarray 对象。

Numpy.empty

顾名思义,empty 例程用于创建一个未初始化的指定形状和数据类型的数组。

语法如下。

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

它接受以下参数。

  • Shape: 所需数组的形状。
  • dtype: 数组项的数据类型。默认为浮点数。
  • Order: 默认顺序是 C 风格的行主序。可以设置为 F 以使用 FORTRAN 风格的列主序。

示例

import numpy as np
arr = np.empty((3, 2), dtype=int)
print(arr)

输出:

[[ 140482883954664   36917984]
 [ 140482883954648  140482883954648]
 [6497921830368665435 172026472699604272]]

NumPy.zeros

此例程用于创建具有指定形状的 numpy 数组,其中每个 numpy 数组项都初始化为 0。

语法如下。

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

它接受以下参数。

  • Shape: 所需数组的形状。
  • dtype: 数组项的数据类型。默认为浮点数。
  • Order: 默认顺序是 C 风格的行主序。可以设置为 F 以使用 FORTRAN 风格的列主序。

示例

import numpy as np
arr = np.zeros((3, 2), dtype=int)
print(arr)

输出:

[[0 0]
 [0 0]
 [0 0]]

NumPy.ones

此例程用于创建具有指定形状的 numpy 数组,其中每个 numpy 数组项都初始化为 1。

使用此模块的语法如下。

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

它接受以下参数。

  • Shape: 所需数组的形状。
  • dtype: 数组项的数据类型。
  • Order: 默认顺序是 C 风格的行主序。可以设置为 F 以使用 FORTRAN 风格的列主序。

示例

import numpy as np
arr = np.ones((3, 2), dtype=int)
print(arr)

输出:

[[1 1]
 [1 1]
 [1 1]]

标签: NumPy, NumPy教程, NumPy学习, NumPy安装, NumPy入门教程, NumPy进阶教程, NumPy指南, NumPy学习指南, NumPy库, NumPy库学习, NumPy库入门, NumPy库教程, NumPy应用, NumPy库进阶