numpy的array函数

numpy的array函数是用于创建ndarray对象的函数。它接受一个对象参数，该对象可以是数组或嵌套的数列，并返回一个ndarray对象。可以通过指定dtype参数来设置数组元素的数据类型，通过copy参数来确定是否需要复制对象。还可以通过order参数来指定创建数组的样式，ndmin参数可以指定生成数组的最小维度。

下面是一些使用numpy的array函数创建ndarray对象的示例：
a=np.array(((1,2,3),(4,5,6)))
b=np.array([1,6,8],ndmin=2)
c=np.array([[4,5,6],[7,8,9]],dtype=complex)

示例中，a是一个二维数组，形状为(2, 3)，b是一个(1, 3)的二维数组，c是一个复数类型的二维数组。可以通过shape属性查看数组的形状，通过size属性查看数组的元素个数，通过ndim属性查看数组的维度，通过dtype属性查看数组的元素类型。

相关问题

numpy array函数

numpy库中有许多用于创建和操作数组的函数。以下是一些常用的numpy数组函数：

1. `numpy.array()`: 用于将列表或元组转换为numpy数组。
示例：`arr = np.array([1, 2, 3])`

2. `numpy.zeros()`: 创建一个指定形状和数据类型的全零数组。
示例：`arr = np.zeros((3, 4), dtype=int)`

3. `numpy.ones()`: 创建一个指定形状和数据类型的全一数组。
示例：`arr = np.ones((2, 3), dtype=float)`

4. `numpy.arange()`: 创建一个指定范围和步长的数组。
示例：`arr = np.arange(0, 10, 2)`

5. `numpy.linspace()`: 创建一个指定范围内的等间距数组。
示例：`arr = np.linspace(0, 1, 5)`

6. `numpy.random.rand()`: 创建一个指定形状的随机数组，元素在[0, 1)之间均匀分布。
示例：`arr = np.random.rand(3, 4)`

7. `numpy.random.randn()`: 创建一个指定形状的随机数组，元素符合标准正态分布。
示例：`arr = np.random.randn(2, 2)`

这些只是numpy中常用的一些数组函数，还有许多其他函数可用于数组操作和计算。

numpy中array函数

numpy中的array函数用于创建数组对象。它接受一个序列（如Python列表或元组）作为输入，并将其转换为numpy数组。

例如，你可以使用以下方式创建一个numpy数组：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a)  # 输出: [1 2 3 4 5]

# 创建一个二维数组
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b)
# 输出:
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

array函数还可以接受其他参数，例如指定数组数据类型（dtype）、数组形状（shape）、填充初始值等。更多详细信息可以查阅numpy的官方文档。