Creare un array

Un array di numpy, ndarray, può essere generato a partire da un’altra struttura dati già esistente (list, tuple, …)

  1. np.asarray(z), crea un array a partire da z, se z è un array allora crea un riferimento a z.
  2. np.array(z), crea un array a partire da z, se z è un array allora crea un riferimento a z.
  3. np.copy(z), crea una copia di z, se necessario converte…
  4. np.copy(z2, z1), crea in z2 una copia di z1, già esistenti…
  5. …
  6. ….

Scorciatoie per creare un ndarray con una struttura specifica

np.arange(...)Array range
Simile a range() ma i parametri start, stop e step possono essere decimali.
Possono essere generate sequenze con passo decimale.
np.empty(n)
Genera un vettore di n elementi NON inizializzati.
I valori dipendono dallo stato della memoria…
np.eye(n)
Genera una matrice identità nxn (quadrata)
np.eye(n, m)
Genera una matrice nxm (rettangolare) con la diagonale principale a 1 e il resto a 0
np.eye(n, m, k=0)
Il parametro k decide la posizione della diagonale di 1
  • k=0, identità
  • k=1, 2, …, i valori 1 spostati verso l’alto
  • k=-1, -2, …, i valori 1 spostati verso il basso
np.full(n, x)
Genera un vettore di n elementi uguali a x
np.full((n, m), x)
Genera una matrice rettangolare con elementi inizializzati a x
np.linspace(start, stop)Linear space
Simile a range() ma i valori sono 50, sono decimali e stop è compreso
– np.linspace(start, stop, num), con specificato il num di valori
– np.linspace(..., endpoint=False), escluso il valore stop
np.ones(n)
Genera un vettore di n elementi inizializzati a 1.0
np.ones((n, m))
Genera una matrice rettangolare con elementi inizializzati a 1.0
np.zeros(n)
Genera un vettore di n elementi inizializzati a 0.0.
np.zeros((n, m))
Genera una matrice rettangolare con elementi inizializzati a 0.0

Le funzioni np.empty_like(z), np.full_like(z, x), np.ones_like(z), np.zeros_like(z) creano un ndarray copiando la forma e il tipo di z.