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前面提到#xff0c;numpy主要是针对数组和矩阵的操作。下面我们分别创建数组和矩阵。
import numpy as np
x0np.array([1,2,3,4])
x1np.array([[1,2,3,4],[1,2,3,4]])
print(x0,x1,sep\n)
在numpy中#xff0c;使用array创建数组和矩阵。其中#xff0c;创…numpy创建矩阵
前面提到numpy主要是针对数组和矩阵的操作。下面我们分别创建数组和矩阵。
import numpy as np
x0np.array([1,2,3,4])
x1np.array([[1,2,3,4],[1,2,3,4]])
print(x0,x1,sep\n)
在numpy中使用array创建数组和矩阵。其中创建矩阵时整个矩阵用一个中括号每一行用一个中括号每行之间用逗号分隔。
除了使用array创建矩阵外还有一些特殊的矩阵可以利用现有的函数创建。
创建3×3的零矩阵
import numpy as np
xnp.zeros((3,3),dtypenp.int16)
print(x)
注意zeros中接受的是一个shape参数3×3需要使用括号括起来。dtype是设置元素的数据类型这里设置的是int16类型。
创建3×3的全为1的矩阵
import numpy as np
xnp.ones((3,3),dtypenp.int16)
print(x)
创建未初始化的矩阵
import numpy as np
xnp.empty((3,3),dtypenp.int16)
print(x)
该矩阵中的元素未初始化的。
创建随机矩阵
import numpy as np
xnp.random.rand(3,4)
#另一种形式输入xnp.random.random((3,4))
print(x)
该矩阵中的元素为随机的且为在0到1之间的小数。
先创建数组再利用reshape改为矩阵
import numpy as np
xnp.arange(0,12).reshape(3,4)
#xnp.linspace(0,11,12).reshape(3,4)
print(x)
这里arange创建了从0到11一共12个整数的一维数组arange(0,12)其实是左闭右开在改成3×4的矩阵。
或者利用注释中的linspace函数创建也可两者是一样的效果。只不过linspace三个参数表示从0到11创建12个等差数左闭右闭。arange表示从0到11步长为1不写默认步长为1也可以自己规定步长大小
