Python數據分析numpy數組的創建方式有哪些

本篇內容介紹了“Python數據分析numpy數組的創建方式有哪些”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

一、使用列表創建numpy數組

1 使用numpy創建一維數組

2 使用numpy創建二維數組

3 使用numpy創建一維數組，源為不同數據類型的列表

如下，源雖然是不同類型的元素的列表，但是創建numpy對象后，都轉換為字符串類型，類型的優先級是：字符串 > 浮點數 > 整數

二、通過讀取圖片創建多維numpy數組

1 將圖片信息讀取到numpy數組中

首先在jupyter根目錄中上傳了一張"100.png"的圖片，然后使用如下代碼即可讀取

import matplotlib.pyplot as plt
img_arr=plt.imread("./100.png")

回顯如下：

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.]],

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

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

...,

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

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

[[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=float32)

2 在jupyter中讀取圖片數據后并顯示

3 對圖片數組數據處理

對數組中每個元素減0.1，圖像已經發生了變化

三、通過指定函數生成numpy數組

1 生成多維數組

2 生成一維線性數組

3 生成一維等差數列

4 生成隨機的多維數組

“Python數據分析numpy數組的創建方式有哪些”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！