Numpy学习笔记二——初始化数组的10种方法

import numpy as np #1、创建一个长度为10的数组，数组的值都是0 np.zeros(10,dtype=int)
#2、创建一个3x5的浮点型数组，数组的值都是1 np.ones((3,5),dtype=float) #3、创建一个3x5的浮点型数组，数组的值都是3.14
np.full((3,5),3.14)
#4、创建一个3x5的浮点型数组，数组的值是一个线性序列,从o开始，到20结束，步长为2,（它和内置的range()函数类似 np.arange(0,20, 2
) #5、创建一个5个元素的数组，这5个数均匀的分配到0～1 np.linsapace(0, 1, 5)
#6、创建一个3x3的，在0～1均匀分配的随机数组成的数组 np.random.random(3,3))
#7、创建一个3x3的，均值为0，方差为1,正太分布的随即数数组 np.random.normal(0,1,(3,3))
#8、创建一个3x3的，[0,10]区间的随机整形数组 np.random.randint(0,10,(3,3)) #9、创建一个3x3的单位矩阵
np.eye(3) #10、创建一个由3个整形数组组成的未初始化的数组,数组的值是内存空间中的任意值 np.empty(3)

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