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Python-numpy中ndarray对象创建，数据类型，基本属性

news 来源：原创 2025/8/24 8:19:55

numpy库

numpy中的数据结构
ndarray
- ndarray中的dtype
- ndarray中的dtype的指定方式
- 创建ndarray及指定dtype
- - 从列表创建ndarray
  - 使用 np.empty(), np.zeros(), np.ones() 和 np.full() 创建特定值的数组
  - 使用 np.arange() 创建等差数列数组
  - 使用 np.linspace() 创建等差数组
  - 使用np.logspace()创建等比数组
  - 使用np.random创建随机数组
  - - 创建均匀分布的数组
    - 创建正态分布的数组
    - 生成随机整数
    - 随机选择元素
    - 创建单位阵
- ndarray的基本属性

numpy是 Python 中用于科学计算的基础库，它提供了高性能的多维数组对象和处理这些数组的工具。

numpy中的数据结构

🍒 ndarray(N-dimensional array)，核心数据结构
🍒 结构化数组(Structured Arrays)
🍒 记录数组（Record Arrays）
🍒 掩码数组（Masked Arrays）

ndarray

🍒 同质性：数组中的所有元素必须是相同的数据类型，例如整数、浮点数等。
🍒 多维性：可以表示一维、二维、三维甚至更高维度的数组。
🍒 高效性：基于连续的内存块存储数据，因此在数值计算方面性能优越。

ndarray中的dtype

🍒 dtype(data type，即数据类型)是一个关键概念，它定义了 ndarray 数组中元素的数据类型。
🍒 借助 dtype，你能够精准控制数组所占用的内存空间，还能提升计算效率。
🍒 可以在创建ndarray时指定dtype。
🍒 可以在后面用astype指定，astype并不直接改变原ndarray数据的类型，它会生成新的ndarray。

ndarray中的dtype的指定方式

🍒 字符串: “i1”, "int8"等。
🍒 np.int16等。

创建ndarray及指定dtype

从列表创建ndarray

🍒 np.array(list), 一维或者多维均可。
🍒 np.fromiter(iter), 适合大批量数据的处理。

code:
import numpy as np
nd_list = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=np.float32)
nd_list_1 = nd_list.astype("int64")  # 使用astype重新指定数据类型
print("-------------------- list创建ndarray --------------------")
print("%s: class: %s, dtype: %s, shape: %s, data: %s" 
% ("nd_list", type(nd_list), nd_list.dtype, nd_list.shape, nd_list))
print("%s: class: %s, dtype: %s, shape: %s, data: %s"% ("nd_list_1", type(nd_list_1), nd_list_1.dtype, nd_list_1.shape, nd_list_1))result:
nd_list: class: <class 'numpy.ndarray'>, dtype: float32, shape: (6,), data: [1. 2. 3. 4. 5. 6.]
nd_list_1: class: <class 'numpy.ndarray'>, dtype: int64, shape: (6,), data: [1 2 3 4 5 6]

使用 np.empty(), np.zeros(), np.ones() 和 np.full() 创建特定值的数组

🍇 np.zeros_like, np.ones_like, np.full_like创建一个与给定的数组维度和数类型相同,并以0或者1或者指定的数据填充的数组。
🍇 np.empty()用于创建指定形状和数据类型的数组，但不会对数组元素进行初始化，数组中的元素是未初始化的随机值，这些值取决于内存中该位置之前存储的内容。
🍇 np.empty_like用于创建一个与指定数组具有相同维度和相同数据类型且未初始化的数组。

code:
import numpy as np
nd_0 = np.zeros(shape=(2, 3), dtype="int16")  # # 在创建时指定dtype, "int16"指明类型
print("-------------------- np.zeros, np.ones, np.full 创建ndarray --------------------")
print("%s: class: %s, dtype: %s, shape: %s, data: %s" % ("nd_0", type(nd_0), nd_0.dtype, nd_0.shape, nd_0))
nd_1 = np.ones(shape=(3, 1), dtype="i1")  # 在创建时指定dtype, "i1"指明类型为int8
print("%s: class: %s, dtype: %s, shape: %s, data: %s" % ("nd_1", type(nd_1), nd_1.dtype, nd_1.shape, nd_1))
nd_full = np.full(shape=(2, 1), fill_value=168, dtype=np.int16)  # fill_value为要填充的数据, np.int16指明数据类型
print("%s: class: %s, dtype: %s, shape: %s, data: %s" % ("nd_full", type(nd_full), nd_full.dtype, nd_full.shape, nd_full))result:
-------------------- np.zeros, np.ones, np.full 创建ndarray --------------------
nd_0: class: <class 'numpy.ndarray'>, dtype: int16, shape: (2, 3), data: [[0 0 0][0 0 0]]
nd_1: class: <class 'numpy.ndarray'>, dtype: int8, shape: (3, 1), data: [[1][1][1]]
nd_full: class: <class 'numpy.ndarray'>, dtype: int16, shape: (2, 1), data: [[168][168]]

使用 np.arange() 创建等差数列数组

🍆 numpy.arange([start, ]stop, [step, ], dtype=None)。
🍆 整数和小数都可。
🍆 numpy.asarray与其类似。

code:
import numpy as np
nd_arr = np.arange(start=0.1, stop=0.5, step=0.1, dtype=np.float16)
print("-------------------- np.arange() 创建等差数列数组 --------------------")
print("%s: class: %s, dtype: %s, shape: %s, data: %s" % ("nd_arr", type(nd_arr), nd_arr.dtype, nd_arr.shape, nd_arr))result:
-------------------- np.arange() 创建等差数列数组 --------------------
nd_arr: class: <class 'numpy.ndarray'>, dtype: float16, shape: (4,), data: [0.1    0.2    0.2998 0.4   ]

使用 np.linspace() 创建等差数组

🌽 np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)
🌽 num: 指定元素的个数。
🌽 endpoint: 指定是否把stop的参数作为最后一个元素。
🌽 retstep设置为 True 时，函数除了返回生成的序列外，还会返回样本之间的间距。

code:
import numpy as np
nd_ls, step = np.linspace(start=0.5, stop=5, num=10, endpoint=True, retstep=True, dtype="f2")
print("-------------------- np.linspace() 创建等差数列数组 --------------------")
print("%s: class: %s, dtype: %s, shape: %s, data: %s" % ("nd_arr", type(nd_ls), nd_ls.dtype, nd_ls.shape, nd_ls))
print("step: %f" % step)result:
-------------------- np.linspace() 创建等差数列数组 --------------------
nd_arr: class: <class 'numpy.ndarray'>, dtype: float16, shape: (10,), data: [0.5 1.  1.5 2.  2.5 3.  3.5 4.  4.5 5. ]
step: 0.500000

使用np.logspace()创建等比数组

🥦 numpy.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None, axis=0)
🥦 num: 指定元素的个数。
🥦 endpoint: 指定是否把stop的参数作为最后一个元素。
🥦 base: 指定等比数列的公比，默认值为 10.0。

使用np.random创建随机数组

创建均匀分布的数组

🍄 numpy.random.rand(d0, d1, …, dn), 生成指定形状的随机数据，数组元素是在 [0, 1) 区间内均匀分布的随机浮点数。

code:
import numpy as np
nd1 = np.random.rand(3, 2)
print("shape: %s, data: %s" % (nd1.shape, nd1))result:
shape: (3, 2), data: [[0.35805948 0.04036108][0.31759615 0.63327184][0.6510774  0.60556358]]

🍄 numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)。指定随机数的取值范围，创建在指定区间内均匀分布的随机数组。

code:
import numpy as np
uniform_arr = np.random.uniform(1, 5, (2, 3))
print("-------------------- np.random.uniform 创建矩阵 --------------------")
print(uniform_arr)result:
-------------------- np.random.uniform 创建矩阵 --------------------
[[4.64121004 3.59098984 4.8255174 ][2.66992313 2.69148975 4.1177286 ]]

创建正态分布的数组

🍄 np.random.randn()：创建数组，数组元素服从标准正态分布(均值为 0，标准差为 1)。
🍄 randn(d0, d1, …, dn), 可指定形状。
🍄 np.random.normal()：可以指定均值和标准差，创建服从指定正态分布的随机数数组。

code:
import numpy as np
# 使用 np.random.randn() 创建二维数组
randn_arr = np.random.randn(2, 2)
print("使用 np.random.randn() 创建数组")
print(randn_arr)# 使用 np.random.normal() 创建一维数组，均值为 2，标准差为 0.5
normal_arr = np.random.normal(loc=2, scale=0.5, size=(2, 2))
print("\n使用 np.random.normal() 创建数组")
print(normal_arr)result:
使用 np.random.randn() 创建数组
[[ 2.2055985  -0.25213918][ 0.39241543 -0.54152386]]使用 np.random.normal() 创建数组
[[1.664472   2.1370329 ][2.00500439 1.44690644]]

生成随机整数

🍄 np.random.randint()：创建指定形状的数组，数组元素是在指定范围内的随机整数。

code:
import numpy as np
# 创建二维数组，元素取值范围在 [1, 10)
randint_arr = np.random.randint(low=1, high=10, size=(2, 3))
print("使用 np.random.randint() 创建的数组：")
print(randint_arr)result:
使用 np.random.randint() 创建的数组：
[[1 1 6][9 7 1]]

随机选择元素

🍄 np.random.choice()：从给定的一维数组中随机选择元素，可指定选择的元素个数、是否允许重复选择等。

code:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 从数组中随机选择元素, 形成指定size的数组，允许重复选择
choice_arr = np.random.choice(a=arr, size=(2, 2), replace=True)
print("使用 np.random.choice() 随机选择的元素：", choice_arr)result:
使用 np.random.choice() 随机选择的元素： [[3 5][1 4]]

创建单位阵

🍄 使用 np.eye() 创建单位矩阵。

code:
import numpy as np# 创建 3x3 的单位矩阵
square_eye = np.eye(3)
print("3x3 的单位矩阵：")
print(square_eye)# 创建 2x3 的矩阵，主对角线为 1
rectangular_eye = np.eye(2, 3)
print("\n2x3 的矩阵，主对角线为 1：")
print(rectangular_eye)# 创建 3x3 的矩阵，对角线向右上方偏移 1 位
shifted_diagonal_eye = np.eye(3, k=1)
print("\n3x3 的矩阵，对角线向右上方偏移 1 位：")
print(shifted_diagonal_eye)# 创建 3x3 的矩阵，对角线向左下方偏移 1 位
negative_shifted_diagonal_eye = np.eye(3, k=-1)
print("\n3x3 的矩阵，对角线向左下方偏移 1 位：")
print(negative_shifted_diagonal_eye)result:
3x3 的单位矩阵：
[[1. 0. 0.][0. 1. 0.][0. 0. 1.]]2x3 的矩阵，主对角线为 1：
[[1. 0. 0.][0. 1. 0.]]3x3 的矩阵，对角线向右上方偏移 1 位：
[[0. 1. 0.][0. 0. 1.][0. 0. 0.]]3x3 的矩阵，对角线向左下方偏移 1 位：
[[0. 0. 0.][1. 0. 0.][0. 1. 0.]]

ndarray的基本属性

🍑 numpy.shape: 指定数组的形状，返回一个元组或者整数，如果是一维的，返回int类型。
🍑 numpy.size: 元素的数量。
🍑 numpy.ndim: 数组的维数。

code:
import numpy as np
nd1 = np.full((1, 3), 666)
print("nd1:", nd1)
print("shape:", nd1.shape)
print("size: %d" % nd1.size)
print("ndim: %d" % nd1.ndim)
nd2 = np.linspace(2, 3, 3)
print("nd2:", nd2)
print("shape:", nd2.shape)result:
nd1: [[666 666 666]]
shape: (1, 3)
size: 3
ndim: 2
nd2: [2.  2.5 3. ]
shape: (3,)

Python-numpy中ndarray对象创建，数据类型，基本属性

numpy库 numpy中的数据结构ndarrayndarray中的dtypendarray中的dtype的指定方式创建ndarray及指定dtype从列表创建ndarray使用 np.empty(), np.zeros(), np.ones() 和 np.full() 创建特定值的数组使用 np.arange() 创建等差数列数组使用 np.linspace() 创建等差数组使用np.logs…...

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一、人工智能的发展历程：从符号主义到通用智能探索人工智能（AI）的发展始于20世纪中叶，其历程可划分为四个关键阶段： 符号主义与早期探索（1950s-1970s） 以逻辑推理和专家系统为核心&…...

编程日记 2025/8/23 1:06:08

【ZYNQ Linux移植】4-内核移植

文章目录 0 写在前面1 内核源码的文件结构2 Linux内核移植2.1 移植配置文件2.2 移植设备树2.3 创建脚本进行编译2.4 备份相关文件 3 测试4 总结5 参考资料 0 写在前面这是一个系列博客，详细介绍如何在 ZYNQ 与 ZYNQ MP 平台上如何移植 Linux 系统。目前网络上的大部…...

编程日记 2025/8/23 5:48:46

代码随想录算法训练营第三十二天

LeetCode/卡码网题目: 518. 零钱兑换 II377. 组合总和 Ⅳ790. 多米诺和托米诺平铺(每日一题)57. 爬楼梯（第八期模拟笔试） 其他: 今日总结往期打卡背包问题特点: 滚动数组背包遍历顺序完全背包从小到大,即基于当前物品更新过的继续更新01背包从大到…...

编程日记 2025/8/21 12:44:57

java CompletableFuture 异步编程工具用法1

1、测试异步调用： static void testCompletableFuture1() throws ExecutionException, InterruptedException {// 1、无返回值的异步任务。异步线程执行RunnableCompletableFuture.runAsync(() -> System.out.println("only you"));// 2、有返回值的异…...

编程日记 2025/8/21 12:44:55

Spring Boot 集成 Solr 的详细步骤及示例

环境准备安装 Solr ：从 Solr 官网（Welcome to Apache Solr - Apache Solr）下载并安装最新版本，然后通过命令 bin/solr start 启动 Solr 服务，使用 bin/solr create -c mycore 创建一个新的 Solr 核心。安装 JDK &am…...

编程日记 2025/8/21 11:42:59

Nemotron-Research-Tool-N1 如何提升大语言模型工具使用能力？

Nemotron-Research-Tool-N1如何提升大语言模型工具使用能力？ 如今，大语言模型（LLMs）发展迅猛，给它配备外部工具成为研究热点。但传统方法存在不少问题。这篇论文提出的Nemotron-Research-Tool-N1系列模型带来新突破&a…...

编程日记 2025/8/21 12:44:51

OpenCV进阶操作：图像直方图、直方图均衡化

文章目录一、图像直方图二、图像直方图的作用三、使用matplotlib方法绘制直方图2.使用opencv的方法绘制直方图（划分16个小的子亮度区间）3、绘制彩色图像的直方图四、直方图均衡化1、绘制原图的直方图2、绘制经过直方图均衡化后的图片的直方图3、自适应…...

编程日记 2025/8/21 12:44:48

Android控件VideoView用法

一控件UI <VideoViewandroid:id="@+id/videoView"android:layout_width="match_parent"android:layout_height="match_parent"android:scaleType="fitCenter" /> 二配置 <?xml version="1.0" encoding="u…...

编程日记 2025/8/21 2:30:01

人工智能数学基础（十）—— 图论

图论作为数学的重要分支，为人工智能提供了强大的建模和分析工具。无论是社交网络分析、路径规划还是数据结构设计，图论都发挥着不可替代的作用。今天，我将带领大家深入浅出地探索图论的核心概念，并结合 Python 实例，让…...

编程日记 2025/8/20 14:20:45

深入探索Anthropic Claude与Spring AI的融合应用

深入探索Anthropic Claude与Spring AI的融合应用前言在人工智能的蓬勃发展进程中，自然语言处理领域不断涌现出强大的模型和工具。Anthropic Claude系列基础AI模型凭借其出色的性能，在各种应用场景中展现出巨大潜力，为开发者和企业提供了丰…...

编程日记 2025/8/21 12:44:42

Python爬虫实战：获取优美图库各类高清图片，为用户提供设计素材

一、引言在互联网时代，高清壁纸资源丰富多样，而优美图库作为一个提供大量精美壁纸的网站，吸引了众多用户。通过 Python 爬虫技术，可以自动化地从该网站获取所需的壁纸资源，为用户节省时间和精力。然而，网站通常会采取反爬措施来防止数据被恶意抓取，因此需要在爬虫程序…...

编程日记 2025/8/21 12:44:40

Java常用注解大全（基于JDK17+SpringBoot3）

一、基础注解（Java原生）编译相关 @Override：方法重写校验 java 复制下载 @Override public String toString() { return "CustomObj"; } @Deprecated：标记过时元素 java 复制下载 @Deprecated(since="1.8", forRemoval=true) public void oldMethod…...

编程日记 2025/8/21 13:34:34

【NLP】30. 深入理解 In-Context Learning 的核心机制与策略

In-Context Learning（ICL）详解：提示学习时代的语言理解一、什么是 In-Context Learning（ICL）？ In-Context Learning 是指： 不改变模型参数，通过在输入中加入示例（demon…...

编程日记 2025/8/17 8:42:59

数字化工厂中央控制室驾驶舱系统 - Windows 部署笔记

数字化工厂中央控制室驾驶舱系统 - Windows 部署笔记环境准备这篇笔记记录了我在 Windows 10/11 上部署数字化工厂中央控制室驾驶舱系统的全过程，包括各种常见问题的解决方法。部署过程中使用了国内镜像源来加快下载速度。前置需求 Python：3.8 到…...

编程日记 2025/8/21 12:44:38