numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

`numpy.array`是NumPy库中的一个核心函数，用于创建数组对象，它是NumPy数据结构的基础。这个函数接受几个关键参数：

1. `object`: 这是你想要转换成数组的数据源，可以是一个列表、元组、整数、浮点数、字符串等基本数据类型，也可以是另一个数组。

2. `dtype = None`: 数据类型，如果提供，则强制将所有元素转换为此数据类型。如果不指定，默认会根据输入数据推断数据类型。

3. `copy = True`: 是否创建数据的副本，默认情况下返回的是新数组，原始数据不会被改变。若设置为False，可能会共享内存，但这可能导致意外的行为。

4. `order = None`: 数据存储的顺序，可以是'F'（Fortran风格，从行到列存储）、'C'（C语言风格，从列到行存储），默认取决于系统的内存布局。

5. `subok = False`: 如果为True，允许传递包含子类的对象，并保持其子类属性，而不是将其视为基础类型数组。

6. `ndmin = 0`: 指定最小维度。如果传入的数据只有一个元素并且ndmin大于1，那么结果将是形状为(ndmin,)的一维数组。

例如，你可以像这样创建一个简单的数组：

import numpy as np

data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
arr = np.array(data_list)

相关问题

numpy.array

`numpy.array` 是 NumPy 库中的一个函数，用于创建多维数组。它的语法为：

numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)

其中，参数 `object` 可以是一个 Python 序列（如列表、元组等）或者是一个 NumPy 数组，用于创建多维数组。参数 `dtype` 指定了数组元素的数据类型，如果不指定则会自动推断。参数 `copy` 指定是否复制数组的数据，如果为 False，则创建的数组与原始数组共享数据。参数 `order` 用于指定数组的数据存储顺序，可以是 C（按行存储）或 F（按列存储），默认为 K（按照内存中的存储顺序）。参数 `subok` 指定是否允许子类，如果为 True，则返回子类对象；否则返回 ndarray 对象。参数 `ndmin` 指定返回数组的最小维度，如果指定为非零整数，则返回的数组至少有 `ndmin` 维。

numpy.array()函数

numpy.array()函数是numpy库中的一个函数，用于创建一个ndarray对象，即N维数组对象。它可以接受一个数组、公开数组接口的任何对象、其__array__方法返回数组的对象或任何（嵌套）序列作为参数。如果参数是标量，则返回包含该标量的0维数组。该函数还可以接受一些可选参数，如dtype、copy、order、subok和ndmin等，用于指定数组元素的数据类型、是否需要复制对象、创建数组的样式、是否返回一个与基类类型一致的数组以及生成数组的最小维度等。numpy.array()函数的语法格式为：numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)。