周一啦，工作使我快樂(lè)使我開(kāi)心，這一期的Python學(xué)習(xí)教程想跟大家講一下Numpy系列，創(chuàng)建數(shù)組的三大絕招，絕招哈，都傳授給你們啦！

創(chuàng)建Numpy數(shù)組的三大絕招

1.使用函數(shù)np.array

2.使用便捷的內(nèi)置函數(shù)

3.使用隨機(jī)庫(kù)函數(shù)

Numpy庫(kù)的核心對(duì)象便是ndarray數(shù)組，又稱n維數(shù)組。要知道，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、變換等運(yùn)算都是基于數(shù)組對(duì)象的，所以對(duì)于ndarray的掌握至關(guān)重要。而所謂工欲善其事必先利其器，工具我們暫時(shí)是搞明白了，至于怎么打造出來(lái)，這塊得好好講講了。這篇Python學(xué)習(xí)教程的主要目的是幫助同學(xué)們更好地了解創(chuàng)建Numpy數(shù)組的三大絕招。

1.使用np.array()創(chuàng)建

看過(guò)我Python學(xué)習(xí)教程的童鞋們，在“人生苦短，我用Python”的取經(jīng)之路上，想必都知道list列表，這是Python內(nèi)置的一種基本數(shù)據(jù)類型。而ndarray數(shù)組便可通過(guò)對(duì)list的轉(zhuǎn)換來(lái)進(jìn)行創(chuàng)建，只要簡(jiǎn)單地將Python列表傳遞給數(shù)組函數(shù)np.array()即可。

a = np.array([1,2,3])a

array([1, 2, 3])

當(dāng)然，上例得到的只是一維數(shù)組，想要多維的，請(qǐng)將一系列的列表傳遞給數(shù)組函數(shù)，但要保證（）內(nèi)部的數(shù)據(jù)類型是list，這點(diǎn)很重要。

b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])b

array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])

就這樣，我們依次創(chuàng)建了一維數(shù)組a與二維數(shù)組b，創(chuàng)建ndarray數(shù)組的第一招是不是很簡(jiǎn)單呢，你get到了嗎？

2.使用內(nèi)置函數(shù)便捷創(chuàng)建

在Numpy庫(kù)中，np.array()給我們提供了創(chuàng)建數(shù)組的簡(jiǎn)單方法，讓我們卯足了盡頭，準(zhǔn)備開(kāi)始揭開(kāi)Numpy的面紗，大干一場(chǎng)。但突然，一盆冷水潑身上，關(guān)鍵問(wèn)題來(lái)了，如果我們想創(chuàng)建由0到19的數(shù)字序列數(shù)組，那是不是得一個(gè)數(shù)字一個(gè)數(shù)字地敲，創(chuàng)建0到100的呢？創(chuàng)建多維的呢？不敢想象！??！

其實(shí)，Numpy庫(kù)很人性化地為我們提供了非常多的內(nèi)置函數(shù)，用于便捷地創(chuàng)建數(shù)組，下面我們來(lái)看一看

1.np.arange()，創(chuàng)建遞增序列

#創(chuàng)建一個(gè)值范圍為0到19的數(shù)組c = np.arange(20)#arange搭配reshape，創(chuàng)建從0-19的4行5列數(shù)組d = np.arange(20).reshape(4,5)d

array([[ 0, 1, 2, 3, 4],  [ 5, 6, 7, 8, 9],  [10, 11, 12, 13, 14],  [15, 16, 17, 18, 19]])

注意：這里要掌握arange()的結(jié)構(gòu)，np.arange(x)為左閉右開(kāi)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)從0開(kāi)始，到x-1結(jié)束，生成規(guī)則遞增序列，同時(shí)也可以指定arange的3s參數(shù)，start、stop與step。

2.np.ones(shape=,dtype=)，創(chuàng)建全為1的數(shù)組矩陣

e = np.ones((3,4))e

array([[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]])

注意：shape為元組格式，dtype可以決定數(shù)據(jù)類型

3.np.zeros(shape=,dtype=)，創(chuàng)建全為0的數(shù)組

f = np.zeros((2,4))

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

4.np.eye(M),創(chuàng)建對(duì)角線為1，其余為0 的數(shù)組

g = np.eye(3)

array([[1., 0., 0.], [0., 1., 0.], [0., 0., 1.]])

5.np.full(shape=,fill_value=)，任意填充數(shù)字

h = np.full((2,2), 3)

array([[3, 3], [3, 3]])

np.linspace(start,stop,num),線性區(qū)間等分，linspace是左閉右閉

#將0-10區(qū)間等分4份i = np.linspace(0, 10, num=4)i

array([ 0., 3.333, 6.666, 10.])

以上的6個(gè)簡(jiǎn)單操作，是不是非常貼心呢，狂敲666有木有，下面豁出去了，再為各位童鞋們們獻(xiàn)上最后一招大絕招！

3.使用隨機(jī)庫(kù)函數(shù)創(chuàng)建

Numpy也提供random模塊，來(lái)幫助我們?nèi)?chuàng)建隨機(jī)性的序列，從此生成一組隨機(jī)數(shù)就變得so easy，下面我們就來(lái)瞧一瞧。

1.np.random.random(size)，生成0-1的隨機(jī)數(shù),左閉右開(kāi)，size表示個(gè)數(shù)，可以是一維、二維或者三維

np.random.random((2,2))

array([[0.31153256 , 0.128392402], [0.023428592, 0.324950205]])

可以看出，生成的數(shù)據(jù)是集中在0-1的2行2列隨機(jī)數(shù)據(jù)。

2.np.random.randint(low=,hight=,size=)，生成整數(shù)類型的隨機(jī)數(shù),low最小值，hight最大值，size個(gè)數(shù)

np.random.int(0,10,3)

array([1 , 5 , 7 ])

3.np.random.randn(size)，生成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,size個(gè)數(shù)

代碼自己挖掘，敲起來(lái)試試看

4.np.random.normal(loc,scale,size)，生成非標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布

代碼自己挖掘，敲起來(lái)試試看呀

對(duì)于隨機(jī)數(shù)的創(chuàng)建，姑且掌握這4個(gè)技巧，所謂來(lái)日方長(zhǎng)，后面如果接觸到的未提及的方法，再來(lái)詳細(xì)聊聊。更多的Python學(xué)習(xí)教程也會(huì)繼續(xù)為大家更新哦！