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import numpy as np
#array接受序列型对象,生成数组
data1 = [6,7.5,8,0,1]
arr1 = np.array(data1,dtype=int)
print(arr1)
#生成一个2*4的数组
data2 = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#列表
arr2 = np.array(data2)
print(arr2)
print(arr1.ndim)#几维(几行)
print(arr2.ndim)#几维(几行)
print(arr2.shape)#查看数组类型(几乘几)
print(arr1.dtype)#查看数组数据类型
print(arr2.dtype)#查看数组数据类型
#zeros都是零的数组
print(np.zeros(10,dtype=int))#生成都是全0的数组(一维)
print(np.zeros((3,6),dtype=int))#生成都是全0的数组(三维)
data3 = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
print(np.zeros_like(data3,dtype=int))#生成都是全1的数组
#ones都是1的数组
print(np.ones((2,3),dtype=int))#生成都是全1的数组
data4 = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
print(np.ones_like(data4))#生成都是全1的数组
#empty未初始化的数组
print(np.empty((2,3,2),dtype=float))
#arange未初始化的数组(就像python中的range一样)
print(np.arange(15))
#full填充数组
print(np.full((3,5),2,dtype=int))
data5 = [[1,2,3],[4,5,6]]
print(np.full_like(data5,2,dtype=int))
#eye生成一个对角线是1,其余为0的数组
print(np.eye(3,k=1,dtype=int))#生成一个3*3的单位矩阵
#k= 0(默认值)指的是主对角线,正值指的是上对角线,负值指的是下对角线。
#array接受:列表元组数组等序列,复制
#asarry如果已经是ndarray则不再复制
#arange python 内建函数range的数组版
#ones接受形状(形状即是(3,6)=(3*6)),全是1
#ones_like接受数组(数组[[1,2,3],[4,5,6]]),生成形状一样的全是1
#zeros全是0
#zeros_like接受数组,生成形状一样的全是0
#full指定数值,指定类型
#full_like
#eye,identity n*n,对角线为1,其余位置为0
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