Python入门教程(四十)Python的NumPy数组创建（python入门书籍pdf下载）越早知道越好

NumPy 用于处理数组，NumPy 中的数组对象称为 ndarray。

我们可以使用 array() 函数创建一个 NumPy ndarray 对象。

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运行实例

type(): 这个内置的 Python 函数告诉我们传递给它的对象的类型。像上面的代码一样，它表明 arr 是 numpy.ndarray 类型。

要创建 ndarray，我们可以将列表、元组或任何类似数组的对象传递给 array() 方法，然后它将被转换为 ndarray：

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使用元组创建 NumPy 数组：

运行实例

数组中的维是数组深度（嵌套数组）的一个级别

**嵌套数组：**指的是将数组作为元素的数组。

0-D 数组，或标量（Scalars），是数组中的元素。数组中的每个值都是一个 0-D 数组。

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用值 61 创建 0-D 数组：

运行实例

其元素为 0-D 数组的数组，称为一维或 1-D 数组。

这是最常见和基础的数组

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创建包含值 1、2、3、4、5、6 的 1-D 数组：

运行实例

其元素为 1-D 数组的数组，称为 2-D 数组。

它们通常用于表示矩阵或二阶张量。

NumPy 有一个专门用于矩阵运算的完整子模块 numpy.mat。

实例

创建包含值 1、2、3 和 4、5、6 两个数组的 2-D 数组：

运行实例

其元素为 2-D 数组的数组，称为 3-D 数组。

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用两个 2-D 数组创建一个 3-D 数组，这两个数组均包含值 1、2、3 和 4、5、6 的两个数组：

运行实例

NumPy 数组提供了 ndim 属性，该属性返回一个整数，该整数会告诉我们数组有多少维。

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检查数组有多少维：

运行实例

数组可以拥有任意数量的维。

在创建数组时，可以使用 ndmin 参数定义维数。

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创建一个有 5 个维度的数组，并验证它拥有 5 个维度：

运行实例

在此数组中，最里面的维度（第 5 个 dim）有 4 个元素，第 4 个 dim 有 1 个元素作为向量，第 3 个 dim 具有 1 个元素是与向量的矩阵，第 2 个 dim 有 1 个元素是 3D 数组，而第 1 个 dim 有 1 个元素，该元素是 4D 数组。

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