NumPy - Routine di creazione di array

Un nuovo ndarray oggetto può essere costruito da una qualsiasi delle seguenti routine di creazione di array o utilizzando un costruttore ndarray di basso livello.

numpy.empty

Crea un array non inizializzato di forma e dtype specificati. Utilizza il seguente costruttore:

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')

Il costruttore accetta i seguenti parametri.

Esempio

Il codice seguente mostra un esempio di una matrice vuota.

import numpy as np 
x = np.empty([3,2], dtype = int) 
print x

L'output è il seguente:

[[22649312    1701344351] 
 [1818321759  1885959276] 
 [16779776    156368896]]

Note - Gli elementi in un array mostrano valori casuali poiché non sono inizializzati.

numpy.zeros

Restituisce un nuovo array della dimensione specificata, riempito con zeri.

numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')

Il costruttore accetta i seguenti parametri.

Esempio 1

# array of five zeros. Default dtype is float 
import numpy as np 
x = np.zeros(5) 
print x

L'output è il seguente:

[ 0.  0.  0.  0.  0.]

Esempio 2

import numpy as np 
x = np.zeros((5,), dtype = np.int) 
print x

Ora, l'output sarebbe il seguente:

[0  0  0  0  0]

Esempio 3

# custom type 
import numpy as np 
x = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')])  
print x

Dovrebbe produrre il seguente output:

[[(0,0)(0,0)]
 [(0,0)(0,0)]]

numpy.ones

Restituisce un nuovo array della dimensione e del tipo specificati, riempito con uno.

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

Il costruttore accetta i seguenti parametri.

Esempio 1

# array of five ones. Default dtype is float 
import numpy as np 
x = np.ones(5) 
print x

L'output è il seguente:

[ 1.  1.  1.  1.  1.]

Esempio 2

import numpy as np 
x = np.ones([2,2], dtype = int) 
print x

Ora, l'output sarebbe il seguente:

[[1  1] 
 [1  1]]