简介：NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。 本文主要介绍一下数组创建的几种方法。 

目录

1.numpy.array()

2.numpy.empty() 

3.numpy.zeros()

 4.numpy.ones()

 5.numpy.frombuffer

 6.numpy.fromiter()

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1.numpy.array()

通过Numpy的内置函数array()可以创建ndarray对象，其语法格式如下:

numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=None,ndmin=0)

下面对其参数做说明：

• object：表示一个数组序列
• dtype:  通过它可以更改数组的数据类型，可以自填参数
• copy:   表示数组能否被复制，默认值为True
• order:   以哪种内存布局创建数组，有 3 个可选值，分别是 C(行序列)/F(列序列)/A(默认)
• ndmin:  用于指定数组的维度 

请看下面示例：

创建一维数组：

 

 创建多维数组：

2.numpy.empty() 

 numpy.empty()创建未初始化的数组，语法格式如下：

numpy.empty(shape,dtype=float,order="c")

下面对其参数做说明：

• shape:指定数组的形状
• dtype:数组元素的数据类型，可指定。默认值是“float”
• order:指数组元素在内存中的存储顺序，默认顺序是行优先顺序

请看下面示例： 

 

 可以看到，numpy.empty()返回的数组带有随机值，但这些数值并没有实际意义。切记，empty并非创建空数组。

3.numpy.zeros()

该函数用来创建元素均为0的数组，语法格式如下：

numpy.zeros(shape,dtype=float,order="c")

 请看示例：

 4.numpy.ones()

返回指定形状大小与数据类型的新数组，并且新数组中每项元素均为1，语法格式如下：

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

示例如下：

 

 下面介绍如何使用 Python 列表、流对象、可迭代对象来创建一个 NumPy 数组。

5.numpy.asarray()

asarray()与array类似，但比array()更简单，asarray能够将python的一个序列转化为数组，语法格式如下:

numpy.asarray(sequence,dtype=None,order=None)

• sequence：接受一个 Python 序列，可以是列表或者元组； 

示例1：将列表转化为数组

 示例2：将元组转化为数组

 

示例3:使用镶嵌列表创建多维数组 

 5.numpy.frombuffer

表示使用指定的缓冲区创建数组。下面给出了该函数的语法格式：

numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)

它的参数说明如下所示：

• buffer：将任意对象转换为流的形式读入缓冲区；
• dtype：返回数组的数据类型，默认是 float32；
• count：要读取的数据数量，默认为 -1 表示读取所有数据；
• offset：读取数据的起始位置，默认为 0。

示例如下：

import numpy as np
#字节串类型
l = b'hello world'
print(type(l))
a = np.frombuffer(l, dtype = "S1")
print(a)
print(type(a))

输出结果如下：

<class 'bytes'>
[b'h' b'e' b'l' b'l' b'o' b' ' b'w' b'o' b'r' b'l' b'd']
<class 'numpy.ndarray'>

 6.numpy.fromiter()

该方法可以把迭代对象转换为 ndarray 数组，其返回值是一个一维数组。

numpy.fromiter(iterable, dtype, count = -1)

参数说明如下：

参数描述

参数名称	描述说明
iterable	可迭代对象。
dtype	返回数组的数据类型。
count	读取的数据数量，默认为 -1，读取所有数据。

示例5：使用内置 range() 函数创建列表对象，然后使用迭代器创建 ndarray 对象，代码如下：

import numpy as np
# 使用 range 函数创建列表对象
list=range(6)
#生成可迭代对象i
i=iter(list)
#使用i迭代器，通过fromiter方法创建ndarray
array=np.fromiter(i, dtype=float)
print(array)

输出结果：

[0. 1. 2. 3. 4. 5.]

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