這篇文章主要介紹Python中numpy怎么構建多維數組，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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具體如下：

1.創(chuàng)建一般的多維數組

import numpy as np

a = np.array([1,2,3], dtype=int) # 創(chuàng)建1*3維數組 array([1,2,3])

type(a) # numpy.ndarray類型

a.shape # 維數信息(3L,)

a.dtype.name # 'int32'

a.size # 元素個數：3

a.itemsize #每個元素所占用的字節(jié)數目:4

b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int) # 創(chuàng)建2*3維數組 array([[1,2,3],[4,5,6]])

b.shape # 維數信息（2L,3L）

b.size # 元素個數：6

b.itemsize # 每個元素所占用的字節(jié)數目:4


c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype='int16') # 創(chuàng)建2*3維數組 array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int16)

c.shape # 維數信息（2L,3L）

c.size # 元素個數：6

c.itemsize # 每個元素所占用的字節(jié)數目:2

c.ndim # 維數

 
d=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=complex) # 復數二維數組

d.itemsize # 每個元素所占用的字節(jié)數目：16

d.dtype.name # 元素類型：'complex128'

2.創(chuàng)建特殊類型的多維數組

a1 = np.zeros((3,4)) # 創(chuàng)建3*4全零二維數組

輸出：

array([[ 0., 0., 0., 0.],

  [ 0., 0., 0., 0.],

  [ 0., 0., 0., 0.]])

a1.dtype.name # 元素類型：'float64'

a1.size # 元素個數：12

a1.itemsize # 每個元素所占用的字節(jié)個數：8

 

 

a2 = np.ones((2,3,4), dtype=np.int16) # 創(chuàng)建2*3*4全1三維數組

a2 = np.ones((2,3,4), dtype='int16')  # 創(chuàng)建2*3*4全1三維數組

輸出：

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)) # 創(chuàng)建2*3的未初始化二維數組

輸出：（may vary）

array([[ 1., 2., 3.],

  [ 4., 5., 6.]])



a4 = np.arange(10,30,5) # 初始值10，結束值：30（不包含），步長：5

輸出：array([10, 15, 20, 25])

a5 = np.arange(0,2,0.3) # 初始值0，結束值：2（不包含），步長：0.2

輸出：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，結束值：2（包含），元素個數：9

輸出：

array([ 0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. , 1.25, 1.5 , 1.75, 2. ])

x = np.linspace(0, 2*pi, 9)

輸出：

array([ 0.  , 0.78539816, 1.57079633, 2.35619449, 3.14159265,

  3.92699082, 4.71238898, 5.49778714, 6.28318531])

a = np.arange(6)

輸出：

array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

b = np.arange(12).reshape(4,3)

輸出：

array([[ 0, 1, 2],

  [ 3, 4, 5],

  [ 6, 7, 8],

  [ 9, 10, 11]])

c = np.arange(24).reshape(2,3,4)

輸出：

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可以設置numpy變量的打印格式。

在ipython環(huán)境下，使用help(numpy.set_printoptions)查詢使用幫助和示例。

網站題目：Python中numpy怎么構建多維數組-創(chuàng)新互聯(lián)
瀏覽地址：http://aaarwkj.com/article40/dedseo.html

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