然后np.array()函數(shù)將其轉(zhuǎn)化成了一個包含三個元素的一位 ndarray 對象。2. 使用特殊函數(shù)創(chuàng)建除了從list或tuple轉(zhuǎn)換外。

在進(jìn)行Python數(shù)據(jù)分析時，我們常常需要使用到numpy庫。而numpy中最基本也是最重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是ndarray（N-dimensional array），即多維數(shù)組。通過對ndarray對象的操作，我們可以實現(xiàn)高效、快速地處理大量數(shù)值型數(shù)據(jù)。

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那么，在使用過程中如何創(chuàng)建一個ndarray呢？下面我們將介紹幾種不同方式。

1. 從list或tuple轉(zhuǎn)換

首先，可以用list或者tuple來初始化一個一維或者二維的數(shù)組：

```python

import numpy as np

# 一維數(shù)組

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

print(a)

# 二位數(shù)組

b = np.array([(1.5,2,3), (4,5,6)])

print(b)

```

輸出結(jié)果為：

[1 2 3]

[[1.5 2. 3. ]

[4. 5. 6. ]]

其中第一個例子里面?zhèn)魅肓艘粋€列表 [1,2,3] ，然后np.array()函數(shù)將其轉(zhuǎn)化成了一個包含三個元素的一位 ndarray 對象。第二個例子則傳入了兩個元組作為參數(shù)，并且這些元組都有三個浮點數(shù)類型數(shù)字。函數(shù)會自動推斷出這應(yīng)該生成一個 $n\times m$ 的矩陣。

此外，如果你想知道每個元素所占據(jù)空間大?。ㄒ宰止?jié)為單位），可以使用itemsize屬性：

print(a.itemsize)

4

這個例子中，數(shù)組 a 中每個元素占據(jù)4字節(jié)的空間（因為默認(rèn)情況下，numpy 會使用32位整數(shù)）。

2. 使用特殊函數(shù)創(chuàng)建

除了從list或tuple轉(zhuǎn)換外，我們也可以用一些內(nèi)置的 numpy 函數(shù)來初始化一個數(shù)組。其中最常用的是 zeros() 和 ones() ，它們分別生成全零和全1矩陣：

c = np.zeros((3,4))

print(c)

d = np.ones((2,3,4),dtype=np.int16)

print(d)

[[0. 0. 0. 0.]

[0. 0. 0. 0.]

[0. 0. 0. 0.]]

[[[1,1,1],

[1,1,1],

[1,]]]

此外還有一些其他函數(shù)，比如 empty() 可以創(chuàng)建一個沒有任何具體值的數(shù)組；eye() 則可以生成單位矩陣。

3、使用arange函數(shù)創(chuàng)建

如果需要按指定間隔在指定范圍內(nèi)生成序列，則可通過arange函數(shù)實現(xiàn)。其產(chǎn)生一個一維數(shù)組，并且參數(shù)必須是浮點數(shù)類型。

e = np.arange(10) # 類似于range()

print(e)

f = np.arange(10,dtype=float) # 指定數(shù)據(jù)類型

print(f)

g = np.arange(2,10,2) # 指定起始值、終止值（不包括），以及步長

print(g)

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

[0.00e+000 nan nan ... nan nan -inf]

[2,4,6,8]

需要注意的是，由于浮點數(shù)精度有限，arange() 函數(shù)可能無法預(yù)測生成的元素個數(shù)。因此在這種情況下最好使用 linspace() 函數(shù)。

總結(jié)

本文介紹了 numpy 中nd數(shù)組的創(chuàng)建方法，包括從list或tuple轉(zhuǎn)換、使用特殊函數(shù)創(chuàng)建和使用arange函數(shù)創(chuàng)建等。對于初學(xué)者來說，掌握這些基礎(chǔ)知識是進(jìn)行Python數(shù)據(jù)分析中非常重要的一步。

同時，在實際應(yīng)用過程中還可以通過reshape()函數(shù)改變數(shù)組形狀、利用切片操作獲取指定部分?jǐn)?shù)組等進(jìn)一步擴展功能。希望大家能夠通過學(xué)習(xí)更多numpy相關(guān)知識，提升自己在數(shù)據(jù)處理方面的能力！

網(wǎng)頁名稱：Python數(shù)據(jù)分析(3)-numpy中nd數(shù)組的創(chuàng)建
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