numpy创建二维数组,python 建立多维数组
有些朋友不知道如何构建多维数组，正好边肖找到了一些方法，如下：
1.创建一个通用多维数组。
将numpy作为np导入
A=np.array([1，2，3]，dtype=int) #创建1*3维数组array([1，2，3])
类型(a) # numpy.ndarray类型
a .形状#尺寸信息(3L)
a.dtype.name # int32
A.a.size #元素的数量：3
A.itemsize #每个元素占用的字节数是：4
B=np.array([[1，2，3]，[4，5，6]]，dtype=int) #创建一个2*3维数组array([[1，2，3]，[4，5，6]])
b .形状#尺寸信息(3L 2L)
B.b.size #元素的数量：6
B.itemsize #每个元素占用的字节数33604
C=np.array ([[1，2，3]，[4，5，6]]，dtype= int16) #创建一个2*3维数组([[1，2，3]，[4，5，6]]，dtype=int16)
C.shape #尺寸信息(3L 2L)
C.c.size #元素的数量：6
C.itemsize #每个元素占用的字节数33602
C.ndim #维度
D=np.array ([[1，2，3]，[4，5，6]]，dtype=复数)#复数2D数组
每个元素占用的字节数：16
d.dtype.name #元素的类型：“complex128”
2.创建特殊类型的多维数组
, 255); font-family: 微软雅黑, "Microsoft YaHei"; font-size: 14px;">
a1 = np.zeros((3,4)) # 创建3*4全零二维数组 输出： array([[ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.]]) a1.dtype.name # 元素类型：'float64' a1.size # 元素个数：12 a1.itemsize # 每个元素所占用的字节个数：8 a2 = np.ones((2,3,4), dtype=np.int16) # 创建2*3*4全1三维数组 a2 = np.ones((2,3,4), dtype='int16') # 创建2*3*4全1三维数组 输出： array([[[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]], [[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16) a3 = np.empty((2,3)) # 创建2*3的未初始化二维数组 输出：（may vary） array([[ 1., 2., 3.], [ 4., 5., 6.]]) a4 = np.arange(10,30,5) # 初始值10，结束值：30（不包含），步长：5 输出：array([10, 15, 20, 25]) a5 = np.arange(0,2,0.3) # 初始值0，结束值：2（不包含），步长：0.2 输出：array([ 0. , 0.3, 0.6, 0.9, 1.2, 1.5, 1.8]) from numpy import pi np.linspace(0, 2, 9) # 初始值0，结束值：2（包含），元素个数：9 输出： array([ 0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. , 1.25, 1.5 , 1.75, 2. ]) x = np.linspace(0, 2*pi, 9) 输出： array([ 0. , 0.78539816, 1.57079633, 2.35619449, 3.14159265, 3.92699082, 4.71238898, 5.49778714, 6.28318531]) a = np.arange(6) 输出： array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) b = np.arange(12).reshape(4,3) 输出： array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]) c = np.arange(24).reshape(2,3,4) 输出： array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]])
使用numpy.set_printoptions可以设置numpy变量的打印格式。
在ipython环境下，使用help(numpy.set_printoptions)查询使用帮助和示例。
学会了构建多维数组，下期还有Python中numpy多维数组的用法，小伙伴们不要错过哦~更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。
（推荐操作系统：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。）
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