Numpy 入门之创建数组

除了《Numpy 简介》篇介绍的4种创建数组的方法外，常用的方法还有以下几种：

• arange函数，通过制定起始值、终值和步长创建一维数组，数组不包括终值。不同于Python的range函数，步长在这里可以是小数:

>>> np.arange(0, 2, 0.1)
array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. , 1.1, 1.2,
       1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9]
>>> np.arange(1, 0, -0.2)  #步长可以为负数
array([1. , 0.8, 0.6, 0.4, 0.2])

• linspace函数，通过指定起始值、终值和元素个数来创建一维数组（等差数列）。可以通过endpoint关键字指定是否包含终值，默认True，即包含终值。

>>> np.linspace(0, 1, 4)
array([0.        , 0.33333333, 0.66666667, 1.        ])
>>> np.linspace(0, 1, 4, endpoint=False)
array([0.  , 0.25, 0.5 , 0.75])

• logspace函数，与linspace类似，不过它创建等比数列。 >>> np.logspace(0,2,5) #从10的0次方，到10的2次方，共5个数 array([ 1. , 3.16227766, 10. , 31.6227766 , 100. ])
• fromstring函数，从字节序列创建一维数组。 格式：np.fromstring(string, dtype=float, count=-1, sep='')

>>> np.fromstring("1,2,3", dtype = float, sep=",")
array([1., 2., 3.])
>>> np.fromstring("1,2,3", dtype = float, count =2, sep=",")
array([1., 2.])  #count 限制返回的数组的元素个数
>>> np.fromstring("abc", dtype = np.int8) #返回ASCII码
array([97, 98, 99], dtype=int8)
>>> np.fromstring("abcd", dtype = np.int16) #把字节98和字节97一起当做一个16bit的整数
array([25185, 25699], dtype=int16)
#它的值是98*256+97 = 25185。可以看出内存中是以little endian（低字节位在前）方式保存数据的

• loadtxt函数，从文本文件读入数据并以数组的形式输出，只能读入结构化的数组(每行的列数一样）。可移动文件指针后再用loadtxt。

格式:loadtxt(fname, dtype=<class 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0, encoding='bytes')

fname: 文件对象，或文件路径

dtype：结果数组的数据类型，默认为浮点型

comments：注释符，默认为“#”，以其开始的行会被忽略

delimiter：分隔符，默认为空白符(空格，制表符等)

converters: 转换字典。字典的key为列号；字典的value为一个函数，用于将该列的字符串解析成想要的数值，比如第0列是表示日期的字符串：``converters = {0: datestr2num}``，又比如 ``converters = {3: lambda s: float(s.strip() or 0)}``.

skiprows: 整形，跳过开头的若干行

usecols：整形或序列。默认为None，读取所有列。e.g. usecols=(1, 4, 5),则只提取第 1，4，5 列（0列为起始列）

unpack：布尔型，若为真，则返回的数组被转置。

ndim: 整形，最少的维度。合法的值有0（默认），1和2。

encode：字符串类型，编码。

如读取下面的csv文件：

>>> np.loadtxt(r"d:\data1.csv",delimiter=",")
array([[1.   , 2.   , 3.   ],
       [4.   , 5.   , 6.   ],
       [7.   , 8.   , 9.999]]

• fromfile函数，从文本文件或二进制文件创建数组 格式: np.fromfile(file, dtype=float, count=-1, sep='') file: 打开的文件对象，或者文件路径 dtype：返回的数组的数据类型 count：读取的项数，-1代码读取全部项 sep：项目间的分隔符。空字符串''意味着文件被当做二进制文件对待。空格符‘ ’匹配另个或多个空白的字符。 示例，略
• fromfunction函数。可以写一个python函数，将数组的下标转换为数组中对应的值，然后以此函数为参数，创建数组。 格式：fromfunction(function, shape, dtype = float) function: python函数

shape : (N,) tuple of ints

dtype：传递给function的参数（下标）的数据类型，默认为float。

>>> def func(i):
 return i%4 +1
>>> np.fromfunction(func,(10,)) #下标从0到9
array([1., 2., 3., 4., 1., 2., 3., 4., 1., 2.])
>>> np.fromfunction(lambda i, j: i + j, (3, 3), dtype=int) #行下标0到2，列小标0到2
array([[0, 1, 2],
       [1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])