Python Numpy中如何创建数组？Numpy中创建数组的方法有哪些？

在Python中，我们想要创建一组数组的数据结构的话，通常使用的都是numpy库来进行操作，它提供了一个高性能的多维数组对象，以及大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，下面一起老学习一下有关numpy库是如何创建数组的以及在创建数组的时候都使用了哪些方法，感兴趣的朋友可以一起来看看哦。

1、使用empty方法创建数组

当我们使用这种方式进行数组的创建时，empty表示为空的意思，所以当我们创建出来的数组，肯定是一个空数组，还可以结合dtype参数来设置随机数的数据类型，举个例子：

import numpy as np
Hh=np.numpy([2,2],dtype=int)

首先导入一个numpy创建了一个两行两列的数组，并且设置了随机数的类型为整数，输出的运行结果如下：

Array([1234452133,2234567890],
[-1343556767,4567321342]])

2、使用array创建数组

这是最常见的数组创建的方式，一般会出现在Python列表中创建数组时使用，如果我们不设置dtype的时候，它会从列表中自带推断数据的类型，举个例子：

import numpy as np
tt = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print('数组为：', tt)
print('数据类型：', tt.dtype)
tt = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype='f8')   
print('数组为：', tt)
print('数据类型：', tt.dtype)

运行结果：

数组为：[1 2 3 4 5]
数据类型：int32
数组为：[1. 2. 3. 4. 5.]
数据类型：float64

到此这篇关于Python Numpy中如何创建数组？Numpy中创建数组的方法有哪些？的文章就介绍到这了,共介绍了两种数组创建的方式，其实还有其他的方法，更多相关Numpy 创建数组内容可以继续关注学习。