numpy自动生成数组详解
1np.arange(),类似于range，通过指定开始值，终值和步长来创建表示等差数列的一维数组，注意该函数和range一样结果不包含终值。
>>>np.arange(10) array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) >>>np.arange(0,1,0.1) array([0.,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9]) >>>
2np.linspace()函数，与上面np.arange不同的是，该函数第三个参数指定的是元素个数，它表示给定起始值和终点值以及元素个数，生成一个一维的等差数列。含有参数endpoint布尔值，默认为True表示包含终值，设定为False表示不包含终值。
>>>np.linspace(0,1,10) array([0.,0.11111111,0.22222222,0.33333333,0.44444444, 0.55555556,0.66666667,0.77777778,0.88888889,1.]) >>>np.linspace(0,1,10,endpoint=False) array([0.,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9])
3np.logspace,该函数与np.linspace类似，不过它生成的数组是等比数列，基数默认为10
>>>np.logspace(0,4,5) array([1.00000000e+00,1.00000000e+01,1.00000000e+02, 1.00000000e+03,1.00000000e+04])
但是基数也可以改变，例如将基数base=2，如下：
>>>np.logspace(0,3,5,base=2) array([1.,1.68179283,2.82842712,4.75682846,8.])
上面表示，起点为2^0=1，终点为2^3=8,一共按照等比数列生成5个点，这样公比q=2^(3/4)
4.np.zeros(),np.ones(),np.empty()可以创建指定的形状和类型数组，其中np.enpty()只分配数组所使用的内存，不对数据初始化起作用。
>>>np.empty((2,3),np.int32) array([[8078112,37431728,8078112], [47828800,47828712,10]])
注意上面创建的2*3的数组并没有被初始化。
>>>np.ones(4) array([1.,1.,1.,1.]) >>>np.ones((2,3)) array([[1.,1.,1.], [1.,1.,1.]]) >>>np.ones(4,dtype=np.bool) array([True,True,True,True],dtype=bool) >>>np.zeros(4,dtype=np.bool) array([False,False,False,False],dtype=bool) >>>np.zeros(4) array([0.,0.,0.,0.])
np.full()函数可以生成初始化为指定值的数组
>>np.full(4,np.pi) array([3.14159265,3.14159265,3.14159265,3.14159265]) >>>np.full((2,3),np.pi) array([[3.14159265,3.14159265,3.14159265], [3.14159265,3.14159265,3.14159265]])
此外np.zeros_like()，np.ones_like()等函数创建于参数形状相同的数组即np.zeros_like(a)与np.zeros(a.shape,dtype=a.type)相同
>>>a=np.arange(10).reshape(2,5) >>>np.zeros_like(a) array([[0,0,0,0,0], [0,0,0,0,0]])
5np.fromfunction()，它可以从指定的函数中生成数组，第一个参数是函数名称，第二个参数是数组形状。
>>>np.fromfunction(lambdaa,b:a==b,(3,3)) array([[True,False,False], [False,True,False], [False,False,True]],dtype=bool) >>>np.fromfunction(lambdai:i%7+1,(10,)) array([1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,1.,2.,3.])
总结
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