在Python中如何创建一个数组？

Python 中的数组是 ndarray 对象。要在 Python 中创建数组，请使用 Numpy 库。数组是一个可以容纳固定数量的元素的容器，并且这些元素应该是相同的类型。要在 Python 中使用数组，请导入 NumPy 库。

首先，让我们先安装 Numpy 库 –

pip install numpy

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导入所需的 Numpy 库 –

import numpy as np

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创建数组

示例

现在让我们创建一个数组。基本的 Numpy 数组是使用 NumPy 中的 array() 函数创建的 –

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import numpy as np# Create a Numpy Arrayarr = np.array([5, 10, 15, 20, 25])print("Array = ",arr)

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输出

Array =  [ 5 10 15 20 25]

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创建二维数组

示例

我们将创建一个二维数组，即矩阵。这里，将创建一个 2×3 矩阵 –

import numpy as np# Create a Numpy Matrix 2x3a = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30]])# Display the array with more than one dimensionprint("Array = ",a)

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输出

Array =  [[ 5 10 15]         [20 25 30]]

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获取数组维度

示例

要在 Python 中获取数组维度，请使用 numpy.ndim。对于一维数组，维度为 1。

同样，对于 2D 数组，维度将为 2，等等。现在让我们看一下示例 –

import numpy as np# Create a Numpy Matrix 2x3arr = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30]])# Display the array with more than one dimensionprint("Array = ",arr)print("Array Dimensions = ",arr.ndim)

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输出

Array = [[ 5 10 15] [20 25 30]]Array Dimensions =  2

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获取数组的形状

示例

数组每个维度中元素的数量称为形状。使用 numpy.shape 获取数组形状。让我们看一个获取数组形状的示例 –

import numpy as np# Create a Numpy Matrix 2x3arr = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30]])# Display the arrayprint("Array = ",arr)print("Array Shape = ",arr.shape)

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输出

Array = [[ 5 10 15] [20 25 30]]Array Shape =  (2, 3)

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用零初始化数组

示例

我们可以轻松地用零初始化 Numpy 数组 –

import numpy as np# Create a Numpy Matrix 3x3 with zerosarr = np.zeros([3, 3])# Display the arrayprint("Array = ",arr)print("Array Shape = ",arr.shape)

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输出

Array = [[0. 0. 0.] [0. 0. 0.] [0. 0. 0.]]Array Shape =  (3, 3)

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对数组进行排序

示例

要在 Numpy 中对数组进行排序，请使用 sort() 方法 –

import numpy as np# Create a Numpy Matrixarr = np.array([[5, 3, 8], [17, 25, 12]])# Display the arrayprint("Array = ",arr)# Sort the arrayprint("Sorted array = ", np.sort(arr))

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输出

Array = [[ 5  3  8] [17 25 12]]Sorted array = [[ 3  5  8] [12 17 25]]

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