使用NumPy创建不同类型的ndarray
在进行数据处理和科学计算时，NumPy是一个非常重要的Python库。通过NumPy，我们可以轻松地创建不同类型的多维数组(ndarray)。下面将介绍几种常见的创建方法。 直接创建数组 首先，我
在进行数据处理和科学计算时，NumPy是一个非常重要的Python库。通过NumPy，我们可以轻松地创建不同类型的多维数组(ndarray)。下面将介绍几种常见的创建方法。
直接创建数组
首先，我们需要引入NumPy模块：
```python import numpy as np ```然后，我们可以直接使用`()`方法来创建数组：
```python ar1 ([1, 2, 3, 4]) ```另一种方式是先创建一个列表，然后将其转换为数组：
```python ls [1, 2, 3, 4] ar2 (ls) ```如果想创建多维数组，可以同时加入多个列表：
```python ls [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7]] ar3 (ls) ```创建特定类型的数组
除了直接赋值外，NumPy还提供了一些函数来创建特定类型的数组：
- 随机数组：
np.random.randn(3, 4) - 指定范围数组：
(10)、(3, 8) - 全为零的数组：
(5)、((2, 5)) - 空数组：
np.empty((2, 5, 2)) - 全为一的数组：
((2, 3, 4, 5))
通过这些方法，我们可以根据具体需求灵活地创建不同类型的ndarray，为后续的数据处理和计算提供便利。