前言：
现时看官们对“java嵌套列表转为数组”大概比较珍视，朋友们都想要知道一些“java嵌套列表转为数组”的相关文章。那么小编同时在网上搜集了一些关于“java嵌套列表转为数组””的相关知识，希望你们能喜欢，你们一起来学习一下吧！Numpy教程 创建数组 Array Creation
1. 创建数组array()
使用array()函数通过常规的Python列表或者元组来创建数组。所创建数组的类型通过序列中元素的类型推导而来。
In [1]:
import numpy as np
In [2]:
a = np.array([1, 2, 3])
In [3]:
a
Out[3]:
array([1, 2, 3])
In [4]:
a.dtype
Out[4]:
dtype('int32')In [5]:
b = np.array((1.2, 2.3, 3.4))
In [6]:
b
Out[6]:
array([1.2, 2.3, 3.4])
In [7]:
b.dtype
Out[7]:
dtype('float64')In [8]:
c = range(9)
In [9]:
ca = np.array(c)
In [10]:
ca
Out[10]:
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
In [11]:
ca.dtype
Out[11]:
dtype('int32')2. array()将嵌套序列转为多维数组（多轴数组）
In [12]:
d = np.array([(1,2,3),(4,5,6)])
In [13]:
d
Out[13]:
array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
In [14]:
e = np.array([(1,2.6,3),(4,5,6)])
In [15]:
e
Out[15]:
array([[1. , 2.6, 3. ], [4. , 5. , 6. ]])
In [16]:
f = np.array([(1,2,3),(4,5,6)], dtype =complex) # 在创建数组的时候指定数据类型
In [17]:
f
Out[17]:
array([[1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j], [4.+0.j, 5.+0.j, 6.+0.j]])
3. 创建占位符数组
很多情况下，数组中的元素我们是不知道的，但数组的尺寸我们是知道的。Numpy提供了一些创建具有初始占位符内容的函数。这样就最小化了数组增长的必要性，非常昂贵的操作。
3.1 zeros() 创建全是0的数组
In [18]:
np.zeros((3,4))
Out[18]:
array([[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]])
3.2 ones() 创建全是1的数组
In [19]:
np.ones((2,3,4), dtype = np.int32)
Out[19]:
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]]])
3.3 empty()根据内存的状态创建随机数组，默认的数组类型是float64
In [20]:
g = np.empty((3,4))g
Out[20]:
array([[1.30833947e-293, 0.00000000e+000, 8.76794447e+252, 2.15895723e+227], [6.48224638e+170, 3.67145870e+228, 1.17942164e-095, 9.03292329e+271], [9.08366793e+223, 1.41075687e+232, 1.16070543e-028, 3.19125812e-241]])
In [21]:
g.dtype
Out[21]:
dtype('float64')4. arange()创建数字序列，返回数组
In [22]:
np.arange(1,9)
Out[22]:
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
In [23]:
np.arange(1,9,2)
Out[23]:
array([1, 3, 5, 7])
In [24]:
np.arange(1,2,0.3)
Out[24]:
array([1. , 1.3, 1.6, 1.9])
5. linspace()创建期望数量的元素数组
In [25]:
np.linspace(1,9,6)
Out[25]:
array([1. , 2.6, 4.2, 5.8, 7.4, 9. ])
Numpy 创建数组
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