首先推薦Numpy官方的教程，網(wǎng)址。

很多人會(huì)對(duì)數(shù)組創(chuàng)建函數(shù)的參數(shù)中什么時(shí)候要用括號(hào)np.zeros((2, 3))，什么時(shí)候不用括號(hào)np.eye(3, 5)感到疑惑，這里對(duì)它們統(tǒng)一進(jìn)行梳理。（按照官方文檔的分類(lèi)方法）

1. 一維數(shù)組創(chuàng)建函數(shù)

最常用的是np.arange()和np.linspace()：

兩者都有開(kāi)始start和結(jié)束stop，區(qū)別是arange有步長(zhǎng)step而linspace有數(shù)目num。

實(shí)踐上，遇到整數(shù)時(shí)使用np.arange()，遇到浮點(diǎn)數(shù)時(shí)由于np.arange()會(huì)由于舍入誤差使得右端取值不確定（左閉右開(kāi)或左閉右閉），所以會(huì)使用np.linspace()。

2. 二維數(shù)組創(chuàng)建函數(shù)

二維數(shù)組創(chuàng)建函數(shù)，常用的是三個(gè)：單位矩陣np.eye()、對(duì)角矩陣np.diag() 和三角矩陣np.tri()

>>> np.eye(3) array([[1., 0., 0.],[0., 1., 0.],[0., 0., 1.]]) >>> np.eye(3, 5) array([[1., 0., 0., 0., 0.],[0., 1., 0., 0., 0.],[0., 0., 1., 0., 0.]])>>> np.diag([1, 2, 3]) array([[1, 0, 0],[0, 2, 0],[0, 0, 3]]) >>> np.diag([1, 2, 3], 1) array([[0, 1, 0, 0],[0, 0, 2, 0],[0, 0, 0, 3],[0, 0, 0, 0]]) >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.diag(a) array([1, 4])>>> np.tri(3, 5, 2, dtype=int) array([[1, 1, 1, 0, 0],[1, 1, 1, 1, 0],[1, 1, 1, 1, 1]])

注意np.eye()在指定行和列時(shí)是不需要加括號(hào)的，詳細(xì)看下文。

3. 一般 ndarray 創(chuàng)建函數(shù)

常用的有：全0數(shù)組np.zeros()、全1數(shù)組np.ones()、空數(shù)組np.empty() 、填充數(shù)組np.full()。每種函數(shù)都有對(duì)應(yīng)的_like函數(shù)，傳入某個(gè)數(shù)組就可以參考數(shù)組的shape進(jìn)行構(gòu)建。創(chuàng)建一維數(shù)組的例子如下：

注意生成的一維數(shù)組的shape是(3, )，在矩陣乘法中相當(dāng)于行向量(1, 3)，但是不能像行向量那樣進(jìn)行轉(zhuǎn)置。

創(chuàng)建二維數(shù)組的例子如下：

留意到只有np.eye()是不加括號(hào)的，其他的都要加括號(hào)。這是因?yàn)閚p.zeros()、np.ones()等傳入的第一個(gè)參數(shù)是shape，而第二個(gè)參數(shù)是dtype，如果不加括號(hào)則會(huì)把第一個(gè)逗號(hào)后的數(shù)字誤認(rèn)為是dtype；np.eye()的第二個(gè)參數(shù)則不是dtype，而是可選的M，所以第一個(gè)逗號(hào)后的數(shù)字是M。

最后是用隨機(jī)數(shù)創(chuàng)建數(shù)組，建議用新的寫(xiě)法，因?yàn)楦?#xff1a;

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Numpy中数组创建函数的辨析的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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