np.array()函數如何使用

這篇文章主要講解了“np.array()函數如何使用”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“np.array()函數如何使用”吧！

函數調用方法：

numpy.array(object, dtype=None)

各個參數意義：

• object：創建的數組的對象，可以為單個值，列表，元胞等。

• dtype：創建數組中的數據類型。

• 返回值：給定對象的數組。

普通用法：

import numpy as np

array = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

print("數組array的值為: ")
print(array)
print("數組array的默認類型為: ")
print(array.dtype)
"""
result:
數組array的值為: 
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
數組array的默認類型為: 
int32
"""

我們可以看到，我們成功創建了給定元素的數組，并且創建數組的默認類型為np.int32類型。

進階用法：

import numpy as np

array = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=np.float32)

print("數組array的值為: ")
print(array)
print("數組array的默認類型為: ")
print(array.dtype)
"""
result:
數組array的值為: 
[0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]
數組array的默認類型為: 
float32
"""

我們成功創建了給定元素的數組，并且創建數組的默認類型為np.float32類型。

更高級的用法：

import numpy as np

array = np.array((1, 2), dtype=[('x', np.int8), ('y', np.int16)])

print("數組array的值為: ")
print(array)
print("數組array的默認類型為: ")
print(array.dtype)
print("數組array中對應x標簽元素為: ")
print(array['x'])
print("數組array中對應y標簽元素為: ")
print(array['y'])
"""
result:
數組array的值為: 
(1, 2)
數組array的默認類型為: 
[('x', 'i1'), ('y', '<i2')]
數組array中對應x標簽元素為: 
1
數組array中對應y標簽元素為: 
2
"""

我們可以看到，我們在創建數組的同時，可以設定其中單個元素的數據類型，這里的'i1'指代的便是np.int8類型，'i2'指代的是'np.int16'類型。讀者可以自行嘗試，這里不做過多討論，后續也許會補充說明。

最高級的用法：

import numpy as np

# Create rain data
n_drops = 10

rain_drops = np.zeros(n_drops, dtype=[('position', float, (2,)),
                                      ('size', float),
                                      ('growth', float),
                                      ('color', float, (4,))])

# Initialize the raindrops in random positions and with
# random growth rates.
rain_drops['position'] = np.random.uniform(0, 1, (n_drops, 2))
rain_drops['growth'] = np.random.uniform(50, 200, n_drops)

print(rain_drops)
"""
result:
[([0.70284885, 0.03590322], 0., 176.4511602 , [0., 0., 0., 0.])
 ([0.60838294, 0.49185854], 0.,  60.51037667, [0., 0., 0., 0.])
 ([0.86525398, 0.65607663], 0., 168.00795695, [0., 0., 0., 0.])
 ([0.25812877, 0.14484747], 0.,  80.17753717, [0., 0., 0., 0.])
 ([0.66021716, 0.90449213], 0., 121.94125106, [0., 0., 0., 0.])
 ([0.88306332, 0.51074725], 0.,  92.4377108 , [0., 0., 0., 0.])
 ([0.68916433, 0.89543162], 0.,  90.77596431, [0., 0., 0., 0.])
 ([0.7105655 , 0.68628326], 0., 144.88783652, [0., 0., 0., 0.])
 ([0.6894679 , 0.90203559], 0., 167.40736266, [0., 0., 0., 0.])
 ([0.92558218, 0.34232054], 0.,  93.48654986, [0., 0., 0., 0.])]
"""

感謝各位的閱讀，以上就是“np.array()函數如何使用”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對np.array()函數如何使用這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！