Python之Numpy初级教程简介一(数组的创建)
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呆萌没商量
2026-08-11 00:49:13
NumPy，作为Python科学计算的基础包，提供了多维数组对象和各种派生对象，如掩码数组和矩阵，同时也包含了一系列API用于高效处理数组。这些功能包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算以及随机模拟等。核心是ndarray对象，使用NumPy函数创建数组远比使用基本库函数快得多。使用时，通常约定导入为import numpy as np。
数组（ndarray）由实际数据与描述这些数据的元素组成。可通过.shape查看数组的形状，.dim查看数组的维数。向量（vector）是数组的一种特殊形式，即一维数组，也最为常用。NumPy提供了多种方法创建一维向量与二维数组。
创建数组的常用方法有：
- np.array([1,2,3],dtype=float) - 创建一维数组，元素类型为浮点数。
- np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) - 创建二维数组。
- np.arange([0,10,2]) - 创建步长为2的等差数列。
- np.linspace(0,4,5) - 创建总数为5的等差数列。
- np.repeat([1,2],2) - 数组元素连续重复复制。
- np.tile([1,2],2) - 数组元素连续重复复制。
- np.zeros((2,2)) - 创建2行2列全为0的数组。
- np.ones((2,3)) - 创建2行3列全为1的数组。
NumPy支持多种数据类型，如bool（布尔型）、int8（-128~127的整数）、int16、int32、int64、uint8（0-255的无符号整数）、uint16、uint32、uint64、float16（半精度浮点数）、float32、float64等。可通过.astype函数转换数组的数据类型。
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