如何在Python中创建和初始化NumPy数组？

在Python中，使用NumPy库创建和初始化数组非常简单。主要有几种常见的方式：

通过array函数：
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 一维数组
arr2 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 二维数组

# 如果你知道数组的类型，可以直接指定：
arr3 = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float64)
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通过zeros, ones, 或 empty函数：
zeros_arr = np.zeros((3, 4)) # 全零矩阵
ones_arr = np.ones((2, 2), dtype=int) # 全一矩阵
empty_arr = np.empty((2, 2)) # 空间预留的矩阵，元素未定义
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通过range或linspace生成：
linear_arr = np.arange(10) # 从0开始到9的整数序列
linspace_arr = np.linspace(0, 10, 11) # 等差数列，包含11个点从0到10
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直接构造：
arr4 = np.array([[True, False], [False, True]], dtype=bool) # 使用布尔值
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每个创建的数组都是NumPy数组类型，可以方便地进行数值计算和科学计算操作。