如何在Python中初始化Numpy 数组？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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python的数据类型有哪些?

python的数据类型：1. 数字类型，包括int（整型）、long（长整型）和float（浮点型）。2.字符串，分别是str类型和unicode类型。3.布尔型，Python布尔类型也是用于逻辑运算，有两个值：True（真）和False（假）。4.列表，列表是Python中使用最频繁的数据类型，集合中可以放任何数据类型。5. 元组，元组用”()”标识，内部元素用逗号隔开。6. 字典，字典是一种键值对的集合。7. 集合，集合是一个无序的、不重复的数据组合。

一.基础：

Numpy的主要数据类型是ndarray，即多维数组。它有以下几个属性：

ndarray.ndim：数组的维数
ndarray.shape：数组每一维的大小
ndarray.size：数组中全部元素的数量
ndarray.dtype：数组中元素的类型（numpy.int32, numpy.int16, and numpy.float64等）
ndarray.itemsize：每个元素占几个字节

例子：

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(15).reshape(3, 5)
>>> a
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
    [ 5, 6, 7, 8, 9],
    [10, 11, 12, 13, 14]])
>>> a.shape
(3, 5)
>>> a.ndim
2
>>> a.dtype.name
'int64'
>>> a.itemsize
8
>>> a.size
15
>>> type(a)

>>> b = np.array([6, 7, 8])
>>> b
array([6, 7, 8])
>>> type(b)

二.创建数组：

使用array函数讲tuple和list转为array：

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([2,3,4])
>>> a
array([2, 3, 4])
>>> a.dtype
dtype('int64')
>>> b = np.array([1.2, 3.5, 5.1])
>>> b.dtype
dtype('float64')

多维数组：

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

生成数组的同时指定类型：

>>> c = np.array( [ [1,2], [3,4] ], dtype=complex )
>>> c
array([[ 1.+0.j, 2.+0.j],
    [ 3.+0.j, 4.+0.j]])

生成数组并赋为特殊值：

ones：全1
zeros：全0
empty：随机数，取决于内存情况

>>> np.zeros( (3,4) )
array([[ 0., 0., 0., 0.],
    [ 0., 0., 0., 0.],
    [ 0., 0., 0., 0.]])
>>> np.ones( (2,3,4), dtype=np.int16 )        # dtype can also be specified
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)
>>> np.empty( (2,3) )                 # uninitialized, output may vary
array([[ 3.73603959e-262,  6.02658058e-154,  6.55490914e-260],
    [ 5.30498948e-313,  3.14673309e-307,  1.00000000e+000]])

生成均匀分布的array：

arange（最小值，大值，步长）（左闭右开）
linspace（最小值，大值，元素数量）

>>> np.arange( 10, 30, 5 )
array([10, 15, 20, 25])
>>> np.arange( 0, 2, 0.3 )         # it accepts float arguments
array([ 0. , 0.3, 0.6, 0.9, 1.2, 1.5, 1.8])
>>> np.linspace( 0, 2, 9 )         # 9 numbers from 0 to 2
array([ 0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. , 1.25, 1.5 , 1.75, 2. ])
>>> x = np.linspace( 0, 2*pi, 100 )    # useful to evaluate function at lots of points

三.基本运算:

整个array按顺序参与运算：

>>> a = np.array( [20,30,40,50] )
>>> b = np.arange( 4 )
>>> b
array([0, 1, 2, 3])
>>> c = a-b
>>> c
array([20, 29, 38, 47])
>>> b**2
array([0, 1, 4, 9])
>>> 10*np.sin(a)
array([ 9.12945251, -9.88031624, 7.4511316 , -2.62374854])
>>> a<35
array([ True, True, False, False], dtype=bool)

两个二维使用*符号仍然是按位置一对一相乘，如果想表示矩阵乘法，使用dot：

>>> A = np.array( [[1,1],
...       [0,1]] )
>>> B = np.array( [[2,0],
...       [3,4]] )
>>> A*B             # elementwise product
array([[2, 0],
    [0, 4]])
>>> A.dot(B)          # matrix product
array([[5, 4],
    [3, 4]])
>>> np.dot(A, B)        # another matrix product
array([[5, 4],
    [3, 4]])

内置函数（min,max,sum)，同时可以使用axis指定对哪一维进行操作：

>>> b = np.arange(12).reshape(3,4)
>>> b
array([[ 0, 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6, 7],
    [ 8, 9, 10, 11]])
>>>
>>> b.sum(axis=0)              # sum of each column
array([12, 15, 18, 21])
>>>
>>> b.min(axis=1)              # min of each row
array([0, 4, 8])
>>>
>>> b.cumsum(axis=1)             # cumulative sum along each row
array([[ 0, 1, 3, 6],
    [ 4, 9, 15, 22],
    [ 8, 17, 27, 38]])

Numpy同时提供很多全局函数

>>> B = np.arange(3)
>>> B
array([0, 1, 2])
>>> np.exp(B)
array([ 1.    , 2.71828183, 7.3890561 ])
>>> np.sqrt(B)
array([ 0.    , 1.    , 1.41421356])
>>> C = np.array([2., -1., 4.])
>>> np.add(B, C)
array([ 2., 0., 6.])

四.寻址，索引和遍历：

一维数组的遍历语法和python list类似：

>>> a = np.arange(10)**3
>>> a
array([ 0,  1,  8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729])
>>> a[2]
8
>>> a[2:5]
array([ 8, 27, 64])
>>> a[:6:2] = -1000  # equivalent to a[0:6:2] = -1000; from start to position 6, exclusive, set every 2nd element to -1000
>>> a
array([-1000,   1, -1000,  27, -1000,  125,  216,  343,  512,  729])
>>> a[ : :-1]                 # reversed a
array([ 729,  512,  343,  216,  125, -1000,  27, -1000,   1, -1000])
>>> for i in a:
...   print(i**(1/3.))
...
nan
1.0
nan
3.0
nan
5.0
6.0
7.0
8.0
9.0

多维数组的访问通过给每一维指定一个索引，顺序是先高维再低维：

>>> def f(x,y):
...   return 10*x+y
...
>>> b = np.fromfunction(f,(5,4),dtype=int)
>>> b
array([[ 0, 1, 2, 3],
    [10, 11, 12, 13],
    [20, 21, 22, 23],
    [30, 31, 32, 33],
    [40, 41, 42, 43]])
>>> b[2,3]
23
>>> b[0:5, 1]            # each row in the second column of b
array([ 1, 11, 21, 31, 41])
>>> b[ : ,1]            # equivalent to the previous example
array([ 1, 11, 21, 31, 41])
>>> b[1:3, : ]           # each column in the second and third row of b
array([[10, 11, 12, 13],
    [20, 21, 22, 23]])
When fewer indices are provided than the number of axes, the missing indices are considered complete slices:

>>>
>>> b[-1]                 # the last row. Equivalent to b[-1,:]
array([40, 41, 42, 43])

…符号表示将所有未指定索引的维度均赋为 ： ，：在python中表示该维所有元素：

>>> c = np.array( [[[ 0, 1, 2],        # a 3D array (two stacked 2D arrays)
...         [ 10, 12, 13]],
...        [[100,101,102],
...         [110,112,113]]])
>>> c.shape
(2, 2, 3)
>>> c[1,...]                  # same as c[1,:,:] or c[1]
array([[100, 101, 102],
    [110, 112, 113]])
>>> c[...,2]                  # same as c[:,:,2]
array([[ 2, 13],
    [102, 113]])

遍历：

如果只想遍历整个array可以直接使用：

>>> for row in b:
...   print(row)
...
[0 1 2 3]
[10 11 12 13]
[20 21 22 23]
[30 31 32 33]
[40 41 42 43]

但是如果要对每个元素进行操作，就要使用flat属性，这是一个遍历整个数组的迭代器

>>> for element in b.flat:
...   print(element)
...

关于如何在Python中初始化Numpy 数组问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道了解更多相关知识。

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