NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 6

简介: `NumPy`教程中介绍如何用`numpy.ones`创建数组:生成指定形状的全1数组。例如,`np.ones(5)`产生一维浮点数数组,`np.ones([2,2], dtype=int)`则创建二维整数数组。输出:```[1. 1. 1. 1. 1.][[1 1] [1 1]]```形状、数据类型(默认`None`为浮点型)和内存排列顺序(默认'C')可自定义。

NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 6

NumPy 创建数组

ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外,也可以通过以下几种方式来创建。

numpy.ones

创建指定形状的数组,数组元素以 1 来填充:

numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')

参数说明:

参数 描述
shape 数组形状
dtype 数据类型,可选
order 'C' 用于 C 的行数组,或者 'F' 用于 FORTRAN 的列数组

实例

import numpy as np

默认为浮点数

x = np.ones(5)
print(x)

自定义类型

x = np.ones([2,2], dtype = int)
print(x)
输出结果为:

[1. 1. 1. 1. 1.]
[[1 1]
[1 1]]

目录
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 大数据
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧2
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧
82 10
|
2月前
|
Python
Numpy学习笔记(四):如何将数组升维、降维和去重
本文介绍了如何使用NumPy库对数组进行升维、降维和去重操作。
44 1
|
2月前
|
Python
Numpy学习笔记(五):np.concatenate函数和np.append函数用于数组拼接
NumPy库中的`np.concatenate`和`np.append`函数,它们分别用于沿指定轴拼接多个数组以及在指定轴上追加数组元素。
33 0
Numpy学习笔记(五):np.concatenate函数和np.append函数用于数组拼接
|
2月前
|
Python
使用 NumPy 进行数组操作的示例
使用 NumPy 进行数组操作的示例
37 2
|
2月前
|
索引 Python
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧1
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧
95 4
|
2月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 调度
CuPy:将 NumPy 数组调度到 GPU 上运行
CuPy:将 NumPy 数组调度到 GPU 上运行
89 1
|
3月前
|
Python
numpy | 插入不定长字符数组测试OK
本文介绍了如何在numpy中创建和操作不定长字符数组,包括插入和截断操作的测试。
|
3月前
|
数据可视化 Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 7
使用Python的绘图库Matplotlib与NumPy结合进行数据可视化,提供Matplotlib作为MatLab开源替代方案的有效方法,以及如何利用plt()函数将数据转换成直观的直方图示例。
42 11
|
3月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 6
Matplotlib 是一个强大的 Python 绘图库,能与 NumPy 协同工作,提供类似 MatLab 的开源替代方案,并支持 PyQt 和 wxPython 等图形工具包。通过 `numpy.histogram()` 函数示例,展示了如何创建数据频率分布图,该函数接受输入数组和 bin 参数,生成对应频率的直方图。示例代码及输出清晰展示了 bin 的边界与对应频率的关系。
35 11
|
3月前
|
API Python
Numpy 数组的一些集合操作
Numpy 数组的一些集合操作
35 0