NumPy - รูทีนการสร้างอาร์เรย์

ใหม่ ndarray ออบเจ็กต์สามารถสร้างโดยรูทีนการสร้างอาร์เรย์ต่อไปนี้หรือใช้ตัวสร้าง ndarray ระดับต่ำ

numpy.empty

สร้างอาร์เรย์ที่ไม่ได้กำหนดค่าเริ่มต้นของรูปร่างและประเภทที่ระบุ ใช้ตัวสร้างต่อไปนี้ -

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')

ตัวสร้างรับพารามิเตอร์ต่อไปนี้

ซีเนียร์	พารามิเตอร์และคำอธิบาย
1	Shape รูปร่างของอาร์เรย์ว่างใน int หรือทูเปิลของ int
2	Dtype ประเภทข้อมูลเอาต์พุตที่ต้องการ ไม่จำเป็น
3	Order 'C' สำหรับอาร์เรย์หลักแถวสไตล์ C, 'F' สำหรับอาร์เรย์หลักคอลัมน์สไตล์ FORTRAN

ตัวอย่าง

โค้ดต่อไปนี้แสดงตัวอย่างของอาร์เรย์ว่าง

import numpy as np 
x = np.empty([3,2], dtype = int) 
print x

ผลลัพธ์มีดังนี้ -

[[22649312    1701344351] 
 [1818321759  1885959276] 
 [16779776    156368896]]

Note - องค์ประกอบในอาร์เรย์แสดงค่าแบบสุ่มเนื่องจากไม่ได้เริ่มต้น

numpy.zeros

ส่งคืนอาร์เรย์ใหม่ของขนาดที่ระบุซึ่งเต็มไปด้วยศูนย์

numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')

ตัวสร้างรับพารามิเตอร์ต่อไปนี้

ซีเนียร์	พารามิเตอร์และคำอธิบาย
1	Shape รูปร่างของอาร์เรย์ว่างใน int หรือลำดับของ int
2	Dtype ประเภทข้อมูลเอาต์พุตที่ต้องการ ไม่จำเป็น
3	Order 'C' สำหรับอาร์เรย์หลักแถวสไตล์ C, 'F' สำหรับอาร์เรย์หลักคอลัมน์สไตล์ FORTRAN

ตัวอย่าง 1

# array of five zeros. Default dtype is float 
import numpy as np 
x = np.zeros(5) 
print x

ผลลัพธ์มีดังนี้ -

[ 0.  0.  0.  0.  0.]

ตัวอย่าง 2

import numpy as np 
x = np.zeros((5,), dtype = np.int) 
print x

ตอนนี้ผลลัพธ์จะเป็นดังนี้ -

[0  0  0  0  0]

ตัวอย่างที่ 3

# custom type 
import numpy as np 
x = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')])  
print x

ควรให้ผลลัพธ์ดังต่อไปนี้ -

[[(0,0)(0,0)]
 [(0,0)(0,0)]]

numpy.ones

ส่งคืนอาร์เรย์ใหม่ของขนาดและประเภทที่ระบุซึ่งเต็มไปด้วยอาร์เรย์

numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')

ตัวสร้างรับพารามิเตอร์ต่อไปนี้

ซีเนียร์	พารามิเตอร์และคำอธิบาย
1	Shape รูปร่างของอาร์เรย์ว่างใน int หรือทูเปิลของ int
2	Dtype ประเภทข้อมูลเอาต์พุตที่ต้องการ ไม่จำเป็น
3	Order 'C' สำหรับอาร์เรย์หลักแถวสไตล์ C, 'F' สำหรับอาร์เรย์หลักคอลัมน์สไตล์ FORTRAN

ตัวอย่าง 1

# array of five ones. Default dtype is float 
import numpy as np 
x = np.ones(5) 
print x

ผลลัพธ์มีดังนี้ -

[ 1.  1.  1.  1.  1.]

ตัวอย่าง 2

import numpy as np 
x = np.ones([2,2], dtype = int) 
print x

ตอนนี้ผลลัพธ์จะเป็นดังนี้ -

[[1  1] 
 [1  1]]