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python机器学习库numpy---4.2、n维数组的创建（其它常用方法）

一、总结

一句话总结：

(A)、创建数字数组（均匀间隔分布）：arange方法：arr=np.arange(10,20,3)

(B)、创建等差数列：linspace方法：arr=np.linspace(1,10,5)

(C)、创建等比数列：logspace方法：arr=np.logspace(1,3,5)

二、n维数组的创建（其它常用方法）

博客对应课程的视频位置：4.2、n维数组的创建（其它常用方法）-范仁义-读书编程笔记
https://www.fanrenyi.com/video/38/342

4.2、n维数组的创建（其它常用方法）

a、arange方法

为了创建数字组成的数组，NumPy提供了一个类似于python中的range的函数arange。

In [3]:

for i in range(0,6):
    print(i)
print(list(range(0,6)))

0
1
2
3
4
5
[0, 1, 2, 3, 4, 5]

In [6]:

arr=np.arange(6)
print(arr)
# 指定起始位置和终止位置
arr=np.arange(10,20)
print(arr)
# 指定步长
arr=np.arange(10,20,3)
print(arr)

[0 1 2 3 4 5]
[10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
[10 13 16 19]

In [8]:

# reshape：改变数组的维度
arr=np.arange(6).reshape((2,3))
print(arr)
arr=np.arange(6).reshape((3,2))
print(arr)

[[0 1 2]
 [3 4 5]]
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

b、等差数列：linspace方法

line space

In [9]:

# 参数：起始位置，终止位置，元素个数
arr=np.linspace(1,10,5)
print(arr)

[ 1.    3.25  5.5   7.75 10.  ]

c、等比数列：logspace

log space :对数刻度均匀分布

In [12]:

# 参数：起始位置，终止位置，元素个数
# 比如这个3，表示的是10的3次方，1000
arr=np.logspace(1,3,5)
print(arr)
arr=np.logspace(1,3,3)
print(arr)

[  10.           31.6227766   100.          316.22776602 1000.        ]
[  10.  100. 1000.]

In [ ]: