“Numpy常用函数：科学计算实现基础”的版本间的差异
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2020年5月16日 (六) 12:16的版本
创建array的便捷函数
使用预定函数arange、ones/ones_like、zeros/zeros_like、empty/empty_like、full/full_like、eye等函数创建
| 函数 | 功能 | 格式 |
|---|---|---|
| arange | 创建数字序列 | np.arange([start,] stop[, step,], dtype=None) |
| ones | 创建全是1的数组 | np.ones(shape, dtype=None, order='C') |
| ones_like | 创建形状相同全是1的数组 | np.ones_like(a, dtype=float, order='C') |
| zeros | 创建全是0的数组 | np.zeros(shape, dtype=None, order='C') |
| zeros_like | 创建形状相同全是0的数组 | np.zeros_like(a, dtype=None) |
| empty | 创建全是0的数组，但是该数组只分配了空间， 里面的值也有可能是随机的 |
np.empty(shape, dtype=float, order='C') |
| empty_like | 创建形状相同全是0的数组 | empty_like(prototype, dtype=None) |
| full | 创建指定值的数组 | np.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C') |
| full_like | 创建形状相同的数组 | np.full_like(a, fill_value, dtype=None) |
arange
ones
zeros
empty
full
numpy常用random随机函数
rand(d0, d1, ..., dn)
randn(d0, d1, ..., dn)
randint(low[, high, size, dtype])
random([size])
choice(a[, size, replace, p])
shuffle(x)
permutation(x)
normal([loc, scale, size])
uniform([low, high, size])
