Numpy基础之 创建ndarray

 Numpy基础之 创建ndarray

**1. 简介**

Numpy（Numeric Python的简称）最重要的一个特点就是其N维数据对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的一个大数据集容器。你可以利用它对整块数据执行数学运算，其语法跟标量元素之间的运算一样：



ndarray是一个通用的同构数据多维容器，也就是说，其中的所有元素必须是相同类型。每个数据都有一个 shape（一个表示各维度大小元组）和一个 dtype（一个用于说明数组数据类型的对象）：



**2. 创建ndarray**

创建数据最简单的办法就是使用array函数。它接受一切序列型的对象，然后产生一个新的含有传入数据的Numpy数组。以列表的转换为例：



嵌套序列会被转换为一个多维数组：



除非显示说明，np.array会尝试为新建的这个数组推断出一个合适的数据类型。数据类型保存在一个特殊的dtype对象中。比如上面的例子中，我们有：



除np.array外，还有一些函数也可以新建数组。比如，zeros和ones分别可以创建指定长度或形状的全0和全1数组。empty可以创建一个没有任何具体值的数组。要用这些方法创建多维数组，只需传入一个表示形状的元组即可：



arange是Python内置函数range的数组版：

下表列出了一些数组创建函数。由于Numpy关注的是数值计算，因此，如果没有特别指定，数据类型基本都是float64（浮点数）。