一、NumPy 來自現有資料的陣列

1.numpy.asarray此函式類似於numpy.array，除了它有較少的引數。 這個例程對於將 Python 序列轉換為ndarray非常有用。

numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)

構造器接受下列引數：

下面的例子展示瞭如何使用asarray函式：

DEMO 1

# 將列表轉換為 ndarray
import numpy as np
x = [1,2,3]
a = np.asarray(x)
print a
輸出如下：[1 2 3]

DEMO 2

# 設定了 dtype
import numpy as np
x = [1,2,3]
a = np.asarray(x, dtype = float)
print a
輸出如下：[ 1. 2. 3.]
 

DEMO 3

# 來自元組的 ndarray
import numpy as np
x = (1,2,3)
a = np.asarray(x)
print a
輸出如下：[1 2 3]

DEMO 4

# 來自元組列表的 ndarray
import numpy as np
x = [(1,2,3),(4,5)]
a = np.asarray(x)
print a
輸出如下：[(1, 2, 3) (4, 5)]

2.numpy.frombuffer此函式將緩衝區解釋為一維陣列。 暴露緩衝區介面的任何物件都用作引數來返回ndarray。

numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)
 

構造器接受下列引數：

DEMO

下面的例子展示了frombuffer函式的用法。
import numpy as np
s = 'Hello World'
a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1')
print a
輸出如下：['H' 'e' 'l' 'l' 'o' ' ' 'W' 'o' 'r' 'l' 'd']

3.numpy.fromiter函式從任何可迭代物件構建一個ndarray物件，返回一個新的一維陣列。

numpy.fromiter(iterable, dtype, count = -1)

構造器接受下列引數：

以下示例展示瞭如何使用內建的range()函式返回列表物件。 此列表的迭代器用於形成ndarray物件。

DEMO 1

# 使用 range 函式建立列表物件
import numpy as np
list = range(5)
print list
輸出如下：[0, 1, 2, 3, 4]

DEMO2

# 從列表中獲得迭代器
import numpy as np
list = range(5)
it = iter(list)
# 使用迭代器建立 ndarray
x = np.fromiter(it, dtype = float)
print x
輸出如下：[0. 1. 2. 3. 4.]

二、NumPy - 來自數值範圍的陣列

1.numpy.arange這個函式返回ndarray物件，包含給定範圍內的等間隔值。​​​​​​​

numpy.arange(start, stop, step, dtype)

構造器接受下列引數：

下面的例子展示瞭如何使用該函式：

DEMO 1

import numpy as np
x = np.arange(5)
print x
輸出如下：[0 1 2 3 4]

DEMO 2​​​​​​​

import numpy as np
# 設定了 dtype
x = np.arange(5, dtype = float)
print x
輸出如下：[0. 1. 2. 3. 4.]

DEMO 3

# 設定了起始值和終止值引數
import numpy as np
x = np.arange(10,20,2)
print x
輸出如下:[10 12 14 16 18]

3.numpy.linspace此函式類似於arange()函式。 在此函式中，指定了範圍之間的均勻間隔數量，而不是步長。 此函式的用法如下。

numpy.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)

構造器接受下列引數：

下面的例子展示了linspace函式的用法。

DEMO1

import numpy as np
x = np.linspace(10,20,5)
print x
輸出如下：[10. 12.5 15. 17.5 20.]

DEMO2​​​​​​​

# 將 endpoint 設為 false
import numpy as np
x = np.linspace(10,20, 5, endpoint = False)
print x
輸出如下：
[10. 12. 14. 16. 18.]

DEMO 3​​​​​​​

# 輸出 retstep 值
import numpy as np
x = np.linspace(1,2,5, retstep = True)
print x
# 這裡的 retstep 為 0.25
輸出如下：(array([ 1. , 1.25, 1.5 , 1.75, 2. ]), 0.25)

4.numpy.logspace此函式返回一個ndarray物件，其中包含在對數刻度上均勻分佈的數字。 刻度的開始和結束端點是某個底數的冪，通常為 10。

numpy.logscale(start, stop, num, endpoint, base, dtype)

logspace函式的輸出由以下引數決定：

下面的例子展示了logspace函式的用法。

DEMO 1​​​​​​​

import numpy as np
# 預設底數是 10
a = np.logspace(1.0, 2.0, num = 10)
print a
輸出如下：[ 10. 12.91549665 16.68100537 21.5443469 27.82559402, 35.93813664 46.41588834 59.94842503 77.42636827 100. ]

DEMO 2​​​​​​​

# 將對數空間的底數設定為 2
import numpy as np
a = np.logspace(1,10,num = 10, base = 2)
print a
輸出如下：[ 2. 4. 8. 16. 32. 64. 128. 256. 512. 1024.]

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