Numpy 中文用戶指南 3.2 創建數組

zilu 發布于2019-07-24 18:36 / 2342人閱讀

摘要：將以指定數量的元素創建數組，并平分開始值和結束值。將創建數組的集合用一維數組來模擬高維數組，每一維都有表示它的變量。一個例子說明比口頭描述好得多計算規則網格上的高維函數時，這會非常有用。

原文：Array creation

譯者：飛龍

另見

數組創建例程

導言

數組創建的一般機制有五種：

從其它Python的結構轉換（如列表和元組）

內置的NumPy數組創建對象（如 arange, ones, zeros以及其它）

從磁盤中讀取標準或自定義格式的數據

通過使用字符串或者緩沖區，從原始的字節創建數組

使用特殊的庫函數（比如random）

本節不會涉及復制和連接等擴展和轉換現有數組的方法，也不會涉及創建對象數組和結構化數組。這些會在它們自己的章節中講述。

將Python類似數組的對象轉換為NumPy數組

通常，Python中排列為數組結構的數值數據可以通過array()函數來轉換成數組，典型的例子就是列表和元組。具體使用方法請見array()函數的文檔。一些對象也支持數組的協議，并且可以用這種方法轉換成數組。辨識一個對象是否能轉換為數組，最簡單的方法就是在交互式環境中嘗試這一方法，看看它是否有效（即Python之道）。

例如：

>>> x = np.array([2,3,1,0])
>>> x = np.array([2, 3, 1, 0])
>>> x = np.array([[1,2.0],[0,0],(1+1j,3.)]) # note mix of tuple and lists,
    and types
>>> x = np.array([[ 1.+0.j, 2.+0.j], [ 0.+0.j, 0.+0.j], [ 1.+1.j, 3.+0.j]])

內置的NumPy數組創建

NumPy具有從無到有創建數組的內置功能：

zeros(shape) 將創建一個填充為0的指定形狀的數組。

>>> np.zeros((2, 3)) array([[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.]])

ones(shape) 將創建一個填充為1的數組。在其他所有方面都和zeros相同。

arange()將創建有規律的增量值數組。它的幾種用法請見docstring。這里給出幾個例子：

>>> np.arange(10)
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.arange(2, 10, dtype=np.float)
array([ 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])
>>> np.arange(2, 3, 0.1)
array([ 2. , 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9])

請注意，關于最后一個用例，有一些使用技巧，請見arrange的docstring。

linspace()將以指定數量的元素創建數組，并平分開始值和結束值。例如：

>>> np.linspace(1., 4., 6)
array([ 1. ,  1.6,  2.2,  2.8,  3.4,  4. ])

這些創建函數的好處是，可以保證元素個數、起始點和結束點，arange()一般不會指定任意的起始值、結束值和步長。

indices()將創建數組的集合（用一維數組來模擬高維數組），每一維都有表示它的變量。一個例子說明比口頭描述好得多：

>>> np.indices((3,3))
array([[[0, 0, 0], [1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[0, 1, 2], [0, 1, 2], [0, 1, 2]]])

計算規則網格上的高維函數時，這會非常有用。

從磁盤讀取數組

這大概是大數組創建的最常見情況。當然，細節取決于磁盤上的數據格式，所以這一節只能給出如何處理各種格式的一般建議。

標準二進制格式

各個領域都有數組數據的標準格式。以下列出了用于讀取和返回NumPy數組的已知Python庫（也有其它的庫可以讀取數組并轉換為NumPy數組，所以也請看一下最后一節）

HDF5: PyTables
FITS: PyFITS

一些格式不能直接讀取，但是不難將其轉換為類似PIL庫（能夠讀寫許多圖像格式，例如jpg、png以及其它）所支持的格式。

普通的ASCII格式

逗號分隔值文件（CSV）被廣泛使用（可以被類似Excel的一些程序導入導出）。有一些在python中讀取這些文件的方法，例如Python和pylab（Matplotlib的一部分）中的函數。

更通用的ASCII文件可以使用SciPy的IO包來讀取。

自定義二進制格式

有多種方法可以使用。如果文件有一個相對簡單的格式，那么你可以寫一個簡單的I/O庫并使用numpy fromfile()和tofile()方法直接讀寫NumPy數組（注意字節順序?。Ｈ绻幸粋€不錯的C/C++庫可以用于讀取數據，則可以用各種技巧把它封裝一下，雖然這可能要耗費一些工作量，也需要更多高級的知識來和C/C++交互。

特殊庫的使用

有一些庫可以用于生成特殊用途的數組，這樣的庫不可能全部列舉出來。最常見的用法是使用許多數組生成函數來產生帶有隨機值的數組，以及使用一些生成特殊矩陣（如對角線）的功能函數。

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