Python数据分析入门日记Day1：科学技术库Numpy：数组的创建

Python数据分析入门日记Day1

——科学技术库Numpy:数组的创建

Numpy是在Python中对一维或多维数组进行运算时常用的计算库。

1、利用Import导入库，将numpy重命名成np

2、开始数组的创建

什么是数组呢？在Numpy中有两种数组类型，一种是向量，一种是矩阵。简单来说，向量就是一维数组，矩阵就是二维或多维数组。

（1）一维数组的创建：arange()

在Python中直接用range函数创建数组。并通过type函数查看类型。

如果利用Numpy库中的arange()函数创建数组，并查看类型。

如需手动输入数组，利用array()函数：

输入1，20，15，18，22数组，查看数据类型，发现这是一个一维数组。另外注意，这是一个由元组构成的一维数组，因为“（）”。

再次输入1，20，15，18，22数组，查看数据类型，发现这是一个一维数组。然而，这是一个由列表构成的一维数组，因为是“[ ]”。

（2）二维数组的创建：

实则是一种元组套元组，列表套列表的形式。手动输入数据：

形成的是一个3行4列的矩阵，由三个一维数组组成。（元组套元组的方法）手动输入数据：

得到结果与之前的相同，但其中的每个元素是一个列表。（列表套列表的方法）。

3、一些函数

（1）np.ones()

创建一个一维数组，里面的元素全部都是1。

同时，np.ones函数也可以创建多维数组。

（2）np.zeros

利用np.zeros()创建一个一维数组，里面的元素都是0：

创建多维数组：

（3）np.empty

函数起到的作用与np.zeros函数类似，结果如下：

以上是今天关于在Numpy库中创建数组的一些小记，所有内容都是一个统计专业入门Python数据分析小白的个人理解，如有不足请留言指点。如有问题，我们也可以交流讨论！内容不多，但是会不定期更新，感谢您的关注！

Ovaltine