生成数组的函数

arange

arange 类似于Python中的 range 函数，只不过返回的不是列表，而是数组：

arange(start, stop=None, step=1, dtype=None)

产生一个在区间 [start, stop) 之间，以 step 为间隔的数组，如果只输入一个参数，则默认从 0 开始，并以这个值为结束：

与 range 不同， arange 允许非整数值输入，产生一个非整型的数组：

数组的类型默认由参数 start, stop, step 来确定，也可以指定：

由于存在精度问题，使用浮点数可能出现问题：

stop 的值 2.1 出现在了数组中，所以使用浮点数的时候需要注意。

linspace

linspace(start, stop, N)

产生 N 个等距分布在 [start, stop]间的元素组成的数组，包括 start, stop。

logspace

logspace(start, stop, N)

产生 N 个对数等距分布的数组，默认以10为底：

产生的值为 $\left[10^0, 10^{0.25},10^{0.5},10^{0.75},10^1\right]$ 。

meshgrid

有时候需要在二维平面中生成一个网格，这时候可以使用 meshgrid 来完成这样的工作：

x 对应网格的第一维，y 对应网格的第二维。

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cmdef f(x, y):# sinc 函数r = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)result = np.sin(r) / rresult[r == 0] = 1.0return resultx_ticks = np.linspace(-10, 10, 51)
y_ticks = np.linspace(-10, 10, 51)x, y = np.meshgrid(x_ticks, y_ticks)z = f(x, y)fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(x, y, z,rstride=1, cstride=1,cmap=cm.YlGnBu_r)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')

meshgrid 可以设置轴排列的先后顺序：

默认为 indexing='xy' 即笛卡尔坐标，对于2维数组，返回行向量 x 和列向量 y
或者使用 indexing='ij' 即矩阵坐标，对于2维数组，返回列向量 x 和行向量 y。

ogrid , mgrid

Matlab中有 meshgrid 的用法：

meshgrid(-1:.5:1, -1:.5:1)

Numpy的 meshgrid 并不支持这样的用法，但我们可以使用 ogrid / mgrid 来实现类似这样的用法。

ogrid 与 mgrid 的区别在于：

ogrid 相当于 meshgrid(indexing='ij', sparse=True)
mgrid 相当于 meshgrid(indexing='ij', sparse=False)

注意：

这里使用的是中括号
Matlab 使用的是 start:step:end 的表示，Numpy 使用的是 start:end:step 的表示
这里的结果不包括 end 的值

为了包含 end 的值，我们可以使用这样的技巧：

我们在 step 的位置传入一个复数 5j ，表示我们需要一个 5 个值的数组，此时返回值就会包含 end 的值。

重复之前的画图：

y, x = np.ogrid[-10:10:51j, -10:10:51j]z = f(x, y)fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(x, y, z,rstride=1, cstride=1,cmap=cm.YlGnBu_r)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')

这里，我们交换了 x, y 输出值的顺序。

r`_` , c`_`

我们可以使用 r_ / c_ 来产生行向量或者列向量。

使用切片产生：

复数步长制定数组长度：

连接多个序列，产生数组：

列向量：

ones , zeros

ones(shape, dtype=float64)
zeros(shape, dtype=float64)

产生一个制定形状的全 0 或全 1 的数组，还可以制定数组类型：

empty

empty(shape, dtype=float64, order='C')

也可以使用 empty 方法产生一个制定大小的数组（数组所指向的内存未被初始化，所以值随机），再用 fill 方法填充：

empty`_`like, ones`_`like, zeros`_`like

empty_like(a)
ones_like(a)
zeros_like(a)

产生一个跟 a 大小一样，类型一样的对应数组。

identity

indentity(n, dtype=float64)

产生一个 n 乘 n 的单位矩阵：

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numpy生成数组的函数

生成数组的函数

arange

linspace

logspace

meshgrid

ogrid , mgrid

r`_` , c`_`

ones , zeros

empty

empty`_`like, ones`_`like, zeros`_`like

identity

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empty`_`like, ones`_`like, zeros`_`like