第二篇 使用 numpy函式建立陣列

1. zeros函式、zeros_like函式
   1.1 zeros函式 建立指定長度的全0陣列

import numpy as np
#zeros函式   建立指定長度的全0陣列
data1=np.zeros(8)#一維
print(data1)
print('\n')
data2=np.zeros((3,4))#二維
print(data2)

執行結果：

1.2 zeros_like 以某一個陣列作為參考，生成一個和參考陣列一樣的全0陣列

arr=np.random.randint(12).reshape(3,4)  #參考陣列
print(arr)
print('\n')
data22=np.zeros_like(arr)
print(data22)

執行結果：

2、 ones函式、ones_like函式
2.1 ones 函式 建立指定長度的全1陣列（包括二維及以上）

data3=np.ones(4)  #一維陣列
print(data3)
print('\n')
data3=np.ones((4,6))  #二維陣列
print(data3)
print('\n')
data3=np.ones((2,2,3))#三維陣列
print(data3)

執行結果

2.2 ones_like 以某一個陣列作為參考，生成一個和參考陣列一樣的全1陣列

arr=np.random.randn(12).reshape(3,4)
print(arr)
print("\n")
data33=np.ones_like(arr)
print(data33)

執行結果：

3、 empty函式、empty_like函式
3.1 empty函式 建立1個沒有任何具體數值的陣列

data4=np.empty(8)
print(data4)
print('\n')
data41=np.empty([4,3])
print(data41)

結果：

3.2 empty_like 以某一個陣列作為參考，生成一個和參考陣列一樣陣列

arr=np.random.randn(12).reshape(3,4)  #參考陣列
print(100*arr)    #放大100參考陣列，方便和empty_like建立的陣列做對比
print('\n')    #用空格把兩次輸出的結果分隔開，方便檢視資料
data44=np.empty_like(arr)
print(data44)

結果：

4. arange函式
arange 函式 生成序列式陣列，同range類似，但 arange 常常用來生成陣列
arange（N） 實際上是生成的0-（N-1）的序列數

data5=np.arange(8)
print(data5)
print('\n')
data5=np.arange(20)
print(data5)

結果：

5. eye函式、identity函式
eye函式、identity函式 生成正方形的N*N陣列（矩陣）

data6=np.eye(6)
data61=np.identity(9)
print(data61)
print("\n")
print(data6)

結果