导语：
本文主要介绍了关于Python中numpy如何构建多维数组的相关知识，包括numpy创建一维数组，以及numpy合并数组这些编程知识，希望对大家有参考作用。
有的朋友不知道怎么构建多维数组，所以随便找了一些解决方法，如下：
1.创建一般的多维数组
<p><span>import numpy as np
a = np.array([1,2,3], dtype=int) # 创建1*3维数组 array([1,2,3])
type(a) # numpy.ndarray类型
a.shape # 维数信息(3L,)
a.dtype.name # 'int32'
a.size # 元素个数：3
a.itemsize #每个元素所占用的字节数目:4
b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int) # 创建2*3维数组 array([[1,2,3],[4,5,6]])
b.shape # 维数信息（2L,3L）
b.size # 元素个数：6
b.itemsize # 每个元素所占用的字节数目:4
c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype='int16') # 创建2*3维数组 array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int16)
c.shape # 维数信息（2L,3L）
c.size # 元素个数：6
c.itemsize # 每个元素所占用的字节数目:2
c.ndim # 维数
d=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=complex) # 复数二维数组
d.itemsize # 每个元素所占用的字节数目：16
d.dtype.name # 元素类型：'complex128'<br/></span></p>
2.
创建特殊类型的多维数组
<p><span>a1 = np.zeros((3,4)) # 创建3*4全零二维数组
输出：
array([[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.]])
a1.dtype.name # 元素类型：'float64'
a1.size # 元素个数：12
a1.itemsize # 每个元素所占用的字节个数：8
a2 = np.ones((2,3,4), dtype=np.int16) # 创建2*3*4全1三维数组
a2 = np.ones((2,3,4), dtype='int16') # 创建2*3*4全1三维数组
输出：
array([[[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1]],
[[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1]]], dtype=int16)
a3 = np.empty((2,3)) # 创建2*3的未初始化二维数组
输出：（may vary）
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.]])
a4 = np.arange(10,30,5) # 初始值10，结束值：30（不包含），步长：5
输出：array([10, 15, 20, 25])
a5 = np.arange(0,2,0.3) # 初始值0，结束值：2（不包含），步长：0.2
输出：array([ 0. , 0.3, 0.6, 0.9, 1.2, 1.5, 1.8])
from numpy import pi
np.linspace(0, 2, 9) # 初始值0，结束值：2（包含），元素个数：9
输出：
array([ 0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. , 1.25, 1.5 , 1.75, 2. ])
x = np.linspace(0, 2*pi, 9)
输出：
array([ 0. , 0.78539816, 1.57079633, 2.35619449, 3.14159265,
3.92699082, 4.71238898, 5.49778714, 6.28318531])
a = np.arange(6)
输出：
array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
b = np.arange(12).reshape(4,3)
输出：
array([[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11]])
c = np.arange(24).reshape(2,3,4)
输出：
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]]]) <br/></span></p>
使用numpy.set_printoptions可以设置numpy变量的打印格式。
在ipython环境下，使用help(numpy.set_printoptions)查询使用帮助和示例。
学习了构建多维数组，下期还有Python中numpy多维数组的使用。小伙伴们不要错过哦~更多Python学习推荐：
。
（推荐操作系统：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。）
本文为原创文章，版权归知行编程网所有，欢迎分享本文，转载请保留出处！
内容反馈