NumPy入门系列①：数组创建与类型转换完全指南

1 创建数组

import numpy as np

np.array()：从Python列表/元组创建数组

# 从列表创建一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])  
print(arr1) # 从嵌套列表创建二维数组
arr2 = np.array([[1, 2], [3, 4]])  
print(arr2)  # 注意：所有元素类型必须一致，否则会自动转换
mixed_arr = np.array([1, 2.5, "3"])  # 转换为字符串类型
print(mixed_arr.dtype)  

[1 2 3 4]
[[1 2][3 4]]
<U32

np.zeros()：创建全零数组

# 创建一维全零数组（默认float类型）
zero_1d = np.zeros(3)  
print(zero_1d)  # 输出: [0. 0. 0.]# 创建3x2全零数组（指定int类型）
zero_2d = np.zeros((3, 2), dtype=int)  
print(zero_2d)

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

np.ones()：创建全一数组

# 创建2x3全一数组（默认float类型）
ones_2d = np.ones((2, 3))  
print(ones_2d)  

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

np.arange()：创建等差序列数组

# 类似Python的range，但返回数组
arr = np.arange(0, 10, 2)  # 起始0，终止10（不含），步长2
print(arr)  # 浮点数步长（可能因精度问题出现误差）
arr_float = np.arange(0, 1, 0.3)  
print(arr_float)  

[0 2 4 6 8]
[0.  0.3 0.6 0.9]

np.linspace()：创建等间隔数组

# 生成0到1之间的5个等间隔数（包含终点）
lin_arr = np.linspace(0, 1, 5)  
print(lin_arr)  # 示例：生成正弦函数采样点,可用于绘制连续曲线
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)  

[0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]

2 数组属性

shape：数组维度

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(arr.shape)  

(3, 2)

dtype：数据类型

print(arr.dtype)  # （默认整数类型）
float_arr = np.array([1.1, 2.2])
print(float_arr.dtype)  

int64
float64

ndim：轴数（维度数）

print(arr.ndim)  # 二维数组
scalar = np.array(5)
print(scalar.ndim)  #  标量

2
0

size：元素总数

print(arr.size)  # 3x2=6个元素

6

3 数据类型转换astype()

# 将整数数组转换为浮点数
int_arr = np.array([1, 2, 3])
float_arr = int_arr.astype(np.float32)  
print(float_arr)  # 将浮点数转换为整数（截断小数）
float_arr = np.array([1.9, 2.5, 3.1])
int_arr = float_arr.astype(int)  
print(int_arr)  # 指定字符串类型
str_arr = int_arr.astype(str)  
print(str_arr)  

[1. 2. 3.]
[1 2 3]
['1' '2' '3']