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首先需要导入 numpy 库,在导入 numpy 库时通常使用 “np” 作为简写,这也是 Numpy 官方倡导的写法。当 然,你也可以选择其他简写的方式或者直接写 numpy,但还是建议用 “np”,这样你的程序能和大都数人的程序保持一 致。


Method 1: 基于 list 或 tuple




import numpy as np
# 创建一维数组
# #基于list
arr1 = np.array([1,2,3,4])
print(arr1)
# 基于tuple
arr_tuple = np.array((1,2,3,4))
print(arr_tuple)

Python语言Numpy创建 ndarray 数组_二维数组

运行结果:

Python语言Numpy创建 ndarray 数组_二维数组_02Python语言Numpy创建 ndarray 数组_三维数组_03


请注意:


• 一维数组用 print 输出的时候为 [1 2 3 4],跟 python 的列表是有些差异的,没有 “,”


• 在创建二维数组时,在每个子 list 外面还有一个 “[]”,形式为 “[[list1], [list2]]”


Method 2: 基于 np.arange

 



# 二维数组(2*3)
arr2 = np.array([[1,2,4], [3,4,5]])
print(arr2)

Python语言Numpy创建 ndarray 数组_三维数组_04

运行结果:

Python语言Numpy创建 ndarray 数组_python_05Python语言Numpy创建 ndarray 数组_python_06

 Method 3: 基于 arange 以及 reshape 创建多维数组



# 创建三维数组
arr = np.arange(24).reshape(2,3,4)
print(arr)

Python语言Numpy创建 ndarray 数组_三维数组_07

运行结果:

Python语言Numpy创建 ndarray 数组_三维数组_08Python语言Numpy创建 ndarray 数组_python_09

 • 请注意:arange 的长度与 ndarray 的维度的乘积要相等,即 24 = 2X3X4


• 其他创建 ndarray 的方法,各位小伙伴们自己可以研究下。