哥也色中文娱乐站 python创建数组的12种方式

当提到数组时哥也色中文娱乐站，频繁是指在编程顶用于存储和责罚多个换取类型的数据元素的数据结构。在不同的编程讲话和库中，数组的收尾和性格可能会有所不同。

底下是几种常见的数组类型和它们的特色：

Python列表（List）：Python中的列表是一种动态数组，不错存储不同类型的元素。列表的长度不错动态疗养，不错通过索引造访和修改元素。列表不错使用方括号[]来创建和操作。

NumPy数组：NumPy是Python顶用于科学计算的一个渊博库，提供了多维数组对象。NumPy数组是同质的，即只可存储换取类型的元素。它们的长度是固定的，创建后不可改动。NumPy数组提供了丰富的数学和数组操作函数，不错高效地进行向量化计算。

数组库（Array Libraries）：除了NumPy，还有其他的数组库可用于创建和责罚数组，如Pandas、TensorFlow、PyTorch等。这些库提供了更高档的功能和性格，适用于不同的行使场景，如数据分析、机器学习和深度学习等。

静态数组和动态数组：静态数组在创建时需要指定固定的大小，且大小不可改动。动态数组在创建时不错指定运行大小，但不错凭据需要动态疗养大小。

多维数组：除了一维数组（向量），还有二维数组（矩阵）和多维数组。多维数组不错用于暗意和责罚更复杂的数据结构，如图像、音频和视频等。

稀少数组：稀少数组是一种特地的数组，其中大部分元素为零或缺失值。为了简约存储空间和晋升计算效果，稀少数组只存储非零或非缺失值的元素尽头索引。

创建数组：

1. 使用列表（List）创建数组：

my_array = [1， 2， 3， 4， 5]

这种方式是最常见的创建数组的方式之一。通过使用方括号`[]`来界说一个列表，列表中的元素不错是恣意类型的。这个列表不错被合计是一个数组。

2. 使用NumPy库创建数组：

import numpy as npmy_array = np.array([1， 2， 3， 4， 5])

NumPy是一个渊博的数值计算库，它提供了用于创建和操作数组的功能。通过导入NumPy库，并使用`np.array()`函数创建一个数组。在`np.array()`函数中传递一个列表看成参数，即可创建一个NumPy数组。

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3. 使用列表推导式创建数组：

my_array = [i for i in range(1， 6)]

列表推导式是一种神圣的方式来创建列表或数组。在这个示例中，使用`range()`函数生成一个规模为1到5的数字序列，并通过列表推导式将这些数字放入列表中，从而创建了一个数组。

4. 使用NumPy库的其他函数创建数组：

import numpy as npmy_zeros_array = np.zeros(5)  # 创建全零数组my_ones_array = np.ones(5)  # 创建全1数组my_random_array = np.random.rand(5)  # 创成立时数数组

5. 使用range函数创建数组：

my_array = list(range(1， 6))

在这个例子中，使用`range()`函数生成一个规模为1到5的整数序列，然后通过`list()`函数将该序列调遣为列表，从而创建了一个数组。

6. 使用arange函数创建数组：

import numpy as npmy_array = np.arange(1， 6)

NumPy库的`arange()`函数不错创建一个按指定步长递加的数组。在这个例子中，使用`np.arange()`函数创建一个规模为1到5的数组。

7. 使用linspace函数创建数组：

import numpy as npmy_array = np.linspace(1， 10， 5)

`linspace()`函数不错创建一个指定肇始值、断绝值和元素数目的等差数列。在这个例子中，使用`np.linspace()`函数创建一个规模从1到10的数组，包含5个元素。

8. 使用zeros_like和ones_like函数创建与现存数组时局换取的数组：

import numpy as npexisting_array = np.array([1， 2， 3， 4， 5])my_zeros_array = np.zeros_like(existing_array)my_ones_array = np.ones_like(existing_array)

`zeros_like()`函数不错创建一个与现存数组时局换取且元素全为零的数组，而`ones_like()`函数不错创建一个与现存数组时局换取且元素全为1的数组。

9. 使用reshape函数创建数组：

import numpy as npexisting_array = np.array([1， 2， 3， 4， 5， 6])my_array = existing_array.reshape((2， 3))

`reshape()`函数不错将现存数组重新疗养为指定的时局。在这个例子中，使用`np.reshape()`函数将一个包含6个元素的一维数组调遣为一个2行3列的二维数组。

10. 使用fromiter函数创建数组：

import numpy as npmy_iterable = [1， 2， 3， 4， 5]my_array = np.fromiter(my_iterable， dtype=int)

`fromiter()`函数不错从一个可迭代对象中创建一个数组。在这个例子中，使用`np.fromiter()`函数从一个包含整数的可迭代对象中创建一个整数类型的数组。

11. 使用pandas库创建数组：

import pandas as pdmy_series = pd.Series([1， 2， 3， 4， 5])my_array = my_series.to_numpy()

若是你使用了pandas库，你不错使用`pd.Series()`创建一个Series对象，然后使用`to_numpy()`模范将其调遣为NumPy数组。

12. 使用TensorFlow库创建数组：

import tensorflow as tfmy_tensor = tf.constant([1， 2， 3， 4， 5])my_array = my_tensor.numpy()

若是你使用了TensorFlow库，你不错使用`tf.constant()`创建一个常量张量，然后使用`numpy()`模范将其调遣为NumPy数组。

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