本篇内容介绍了“Python数据分析numpy数组的创建方式有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
一、使用列表创建numpy数组
1 使用numpy创建一维数组
2 使用numpy创建二维数组
3 使用numpy创建一维数组，源为不同数据类型的列表
如下，源虽然是不同类型的元素的列表，但是创建numpy对象后，都转换为字符串类型，类型的优先级是：字符串 > 浮点数 > 整数
二、通过读取图片创建多维numpy数组
1 将图片信息读取到numpy数组中
首先在jupyter根目录中上传了一张"100.png"的图片，然后使用如下代码即可读取
import matplotlib.pyplot as plt
img_arr=plt.imread("./100.png")回显如下：
array([[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
...,
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],
[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
...,
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],
[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
...,
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],
...,
[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
...,
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],
[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
...,
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],
[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
...,
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]], dtype=float32)
2 在jupyter中读取图片数据后并显示
3 对图片数组数据处理
对数组中每个元素减0.1，图像已经发生了变化
三、通过指定函数生成numpy数组
1 生成多维数组
2 生成一维线性数组
3 生成一维等差数列
4 生成随机的多维数组
“Python数据分析numpy数组的创建方式有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注天达云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！