python机器学习库numpy---4.2、n维数组的创建(其它常用方法)
python机器学习库numpy---4.2、n维数组的创建(其它常用方法)
一、总结
一句话总结:
(A)、创建数字数组(均匀间隔分布):arange方法:arr=np.arange(10,20,3)
(B)、创建等差数列:linspace方法:arr=np.linspace(1,10,5)
(C)、创建等比数列:logspace方法:arr=np.logspace(1,3,5)
二、n维数组的创建(其它常用方法)
博客对应课程的视频位置:4.2、n维数组的创建(其它常用方法)-范仁义-读书编程笔记
https://www.fanrenyi.com/video/38/342
4.2、n维数组的创建(其它常用方法)
a、arange方法
为了创建数字组成的数组,NumPy提供了一个类似于python中的range的函数arange。
In [3]:
for i in range(0,6):
print(i)
print(list(range(0,6)))
In [6]:
arr=np.arange(6)
print(arr)
# 指定起始位置和终止位置
arr=np.arange(10,20)
print(arr)
# 指定步长
arr=np.arange(10,20,3)
print(arr)
In [8]:
# reshape:改变数组的维度
arr=np.arange(6).reshape((2,3))
print(arr)
arr=np.arange(6).reshape((3,2))
print(arr)
b、等差数列:linspace方法
line space
In [9]:
# 参数:起始位置,终止位置,元素个数
arr=np.linspace(1,10,5)
print(arr)
c、等比数列:logspace
log space :对数刻度均匀分布
In [12]:
# 参数:起始位置,终止位置,元素个数
# 比如这个3,表示的是10的3次方,1000
arr=np.logspace(1,3,5)
print(arr)
arr=np.logspace(1,3,3)
print(arr)
In [ ]:
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