numpy各函数简介之生成数组函数

1、empty(shape[, dtype, order])

　　依据给定形状和类型(shape[, dtype, order])返回一个新的空数组。

参数：

shape : 整数或者整型元组

　　定义返回数组的形状；

dtype : 数据类型，可选

　　定义返回数组的类型。

order : {‘C’, ‘F’}, 可选

　　规定返回数组元素在内存的存储顺序：C（C语言）-row-major；F（Fortran）column-major。

>>> np.empty([2, 2])

array([[ -9.74499359e+001, 6.69583040e-309],

[ 2.13182611e-314, 3.06959433e-309]]) #random

>>> np.empty([2, 2], dtype=int)

array([[-1073741821, -1067949133],

[ 496041986, 19249760]]) #random

2、empty_like(a)

　　依据给定数组(a)的形状和类型返回一个新的空数组。

参数：

a：数组

其形状和类型用来规定返回函数的形状和类型。

返回值：

输出：ndarray

与数组a形状和类型一样的数组。

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

>>> np.empty_like(a)

array([[ -2.00000715e+000, 1.48219694e-323, -2.00000572e+000], #random

[ 4.38791518e-305, -2.00000715e+000, 4.17269252e-309]])

3、eye(N[, M, k, dtype])

　　返回一个对角线元素为1，其他元素为0的二维数组。

参数：

N : 整数

返回数组的行数；

M : 整数，可选

返回数组的列数。如果不赋值的话，默认等于N；

k : 整数, 可选

对角线序列号: 0 对应主对角线；,整数对应upper diagonal,负数对应lower diagonal；

dtype : dtype, 可选

返回数组的数据类型

返回值：

I : ndarray (N,M)

该数组第k个对角线的元素为1，其他元素为0。

>>> np.eye(2, dtype=int)

array([[1, 0],

[0, 1]])

>>> np.eye(3, k=1)

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

[ 0., 0., 1.],

[ 0., 0., 0.]])

4、identity(n[, dtype])

　　返回一个N维单位方阵。

参数：

n : 整数

返回方阵的行列数；

dtype : 数据类型，可选

返回方阵的数据类型，默认为float.

返回值：

输出: ndarray

n x n 单位方阵。

>>> np.identity(3)

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

[ 0., 1., 0.],

[ 0., 0., 1.]])

5、ones(shape[, dtype, order])

　　依据给定形状和类型(shape[, dtype, order])返回一个新的元素全部为1的数组。

参数设置请参考zeros。

>>> np.ones(5)

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

>>> np.ones((5,), dtype=np.int)

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

>>> np.ones((2, 1))

array([[ 1.],

[ 1.]])

>>> s = (2,2)

>>> np.ones(s)

array([[ 1., 1.],

[ 1., 1.]])

6、ones_like()

　　依据给定数组(a)的形状和类型返回一个新的元素全部为1的数组。

等同于a.copy().fill(1)，具体使用请参考zeros_like的文档。

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

>>> np.ones_like(a)

array([[1, 1, 1],

[1, 1, 1]])

7、zeros(shape[, dtype, order])

　　依据给定形状和类型(shape[, dtype, order])返回一个新的元素全部为0的数组。

参数：

shape：int或者ints元组；

定义返回数组的形状，形如：(2, 3)或2。

dtype：数据类型，可选。

返回数组的数据类型，例如：numpy.int8、默认为numpy.float64。

order:{‘C’, ‘F’},可选,返回数组为多维时，元素在内存的排列方式是按C语言还是Fortran语言顺序(row- or columnwise)。

输出：ndarray

给定形状，数据类型的数组。

>>> np.zeros(5)

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

>>> np.zeros((5,), dtype=numpy.int)

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

>>> np.zeros((2, 1))

array([[ 0.],

[ 0.]])

>>> s = (2,2)

>>> np.zeros(s)

array([[ 0., 0.],

[ 0., 0.]])

>>> np.zeros((2,), dtype=[(’x’, ’i4’), (’y’, ’i4’)]) # custom dtype

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

dtype=[(’x’, ’<i4’), (’y’, ’<i4’)])

8、zeros_like(a)

　　依据给定数组(a)的形状和类型返回一个新的元素全部为1的数组。

等同于a.copy().fill(0)。

参数：

a : array_like

输出：ndarray

与a数组形状类型一致的0数组。

>>> x = np.arange(6)

>>> x = x.reshape((2, 3))

>>> x

array([[0, 1, 2],

[3, 4, 5]])

>>> np.zeros_like(x)

array([[0, 0, 0],

[0, 0, 0]])

>>> y = np.arange(3, dtype=np.float)

>>> y

array([ 0., 1., 2.])

>>> np.zeros_like(y)

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

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