Python教程：python创建数组的12种方式

当提到数组时，通常是指在编程中用于存储和处理多个相同类型的数据元素的数据结构。在不同的编程语言和库中，数组的实现和特性可能会有所不同。

 

下面是几种常见的数组类型和它们的特点：

Python列表（List）：Python中的列表是一种动态数组，可以存储不同类型的元素。列表的长度可以动态调整，可以通过索引访问和修改元素。列表可以使用方括号[]来创建和操作。

NumPy数组：NumPy是Python中用于科学计算的一个强大库，提供了多维数组对象。NumPy数组是同质的，即只能存储相同类型的元素。它们的长度是固定的，创建后不能改变。NumPy数组提供了丰富的数学和数组操作函数，可以高效地进行向量化计算。

数组库（Array Libraries）：除了NumPy，还有其他的数组库可用于创建和处理数组，如Pandas、TensorFlow、PyTorch等。这些库提供了更高级的功能和特性，适用于不同的应用场景，如数据分析、机器学习和深度学习等。

静态数组和动态数组：静态数组在创建时需要指定固定的大小，且大小不能改变。动态数组在创建时可以指定初始大小，但可以根据需要动态调整大小。

多维数组：除了一维数组（向量），还有二维数组（矩阵）和多维数组。多维数组可以用于表示和处理更复杂的数据结构，如图像、音频和视频等。

稀疏数组：稀疏数组是一种特殊的数组，其中大部分元素为零或缺失值。为了节省存储空间和提高计算效率，稀疏数组只存储非零或非缺失值的元素及其索引。

创建数组：

1. 使用列表（List）创建数组：

my_array = [1, 2, 3, 4, 5]

这种方式是最常见的创建数组的方式之一。通过使用方括号`[]`来定义一个列表，列表中的元素可以是任意类型的。这个列表可以被认为是一个数组。

 

2. 使用NumPy库创建数组： 

import numpy as npmy_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

NumPy是一个强大的数值计算库，它提供了用于创建和操作数组的功能。通过导入NumPy库，并使用`np.array()`函数创建一个数组。在`np.array()`函数中传递一个列表作为参数，即可创建一个NumPy数组。

 

3. 使用列表推导式创建数组：

my_array = [i for i in range(1, 6)]

列表推导式是一种简洁的方式来创建列表或数组。在这个示例中，使用`range()`函数生成一个范围为1到5的数字序列，并通过列表推导式将这些数字放入列表中，从而创建了一个数组。

 

4. 使用NumPy库的其他函数创建数组：

import numpy as npmy_zeros_array = np.zeros(5)  # 创建全零数组my_ones_array = np.ones(5)  # 创建全1数组my_random_array = np.random.rand(5)  # 创建随机数数组

 

5. 使用range函数创建数组：

my_array = list(range(1, 6))

在这个例子中，使用`range()`函数生成一个范围为1到5的整数序列，然后通过`list()`函数将该序列转换为列表，从而创建了一个数组。

 

6. 使用arange函数创建数组：

import numpy as npmy_array = np.arange(1, 6)

NumPy库的`arange()`函数可以创建一个按指定步长递增的数组。在这个例子中，使用`np.arange()`函数创建一个范围为1到5的数组。

 

7. 使用linspace函数创建数组：

import numpy as npmy_array = np.linspace(1, 10, 5)

`linspace()`函数可以创建一个指定起始值、终止值和元素数量的等差数列。在这个例子中，使用`np.linspace()`函数创建一个范围从1到10的数组，包含5个元素。

 

8. 使用zeros_like和ones_like函数创建与现有数组形状相同的数组：

import numpy as npexisting_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])my_zeros_array = np.zeros_like(existing_array)my_ones_array = np.ones_like(existing_array)

`zeros_like()`函数可以创建一个与现有数组形状相同且元素全为零的数组，而`ones_like()`函数可以创建一个与现有数组形状相同且元素全为1的数组。

 

9. 使用reshape函数创建数组：

import numpy as npexisting_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])my_array = existing_array.reshape((2, 3))

`reshape()`函数可以将现有数组重新调整为指定的形状。在这个例子中，使用`np.reshape()`函数将一个包含6个元素的一维数组转换为一个2行3列的二维数组。

 

10. 使用fromiter函数创建数组：

import numpy as npmy_iterable = [1, 2, 3, 4, 5]my_array = np.fromiter(my_iterable, dtype=int)

`fromiter()`函数可以从一个可迭代对象中创建一个数组。在这个例子中，使用`np.fromiter()`函数从一个包含整数的可迭代对象中创建一个整数类型的数组。

 

11. 使用pandas库创建数组：

import pandas as pdmy_series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])my_array = my_series.to_numpy()

如果你使用了pandas库，你可以使用`pd.Series()`创建一个Series对象，然后使用`to_numpy()`方法将其转换为NumPy数组。

 

12. 使用TensorFlow库创建数组：

import tensorflow as tfmy_tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])my_array = my_tensor.numpy()

如果你使用了TensorFlow库，你可以使用`tf.constant()`创建一个常量张量，然后使用`numpy()`方法将其转换为NumPy数组。

以上就是“Python教程：python创建数组的12种方式”的详细内容，想要了解更多Python教程欢迎持续关注编程学习网。