python np array

在Python中，使用NumPy库可以创建数组。有几种方法可以创建NumPy数组。

一种基本的方法是通过传入可迭代对象给NumPy提供的一些函数来创建数组。这种方法通常在已知所有元素的情况下使用。其中一些函数包括：np.array()、np.arange()、np.linspace()。

np.array()函数可以接收一个列表或元组作为参数，创建一个包含这些元素的数组。例如：

np.array([0, 1, 2, 3, 4]) # 创建一个包含0至4的数组

也可以在创建数组的同时指定数据类型，例如：

np.array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=float) # 创建一个包含0至4的浮点数数组

np.arange()函数与Python的range()函数类似，可以创建一个等差数列的数组。例如：

np.arange(5) # 创建一个包含0至4的数组
np.arange(10, 20, 2) # 创建一个从10开始、步长为2的数组，直到小于20

甚至可以将range()函数的返回值作为参数传递给np.array()函数，例如：

np.array(range(5)) # 创建一个包含0至4的数组
np.array(range(10, 20, 2)) # 创建一个从10开始、步长为2的数组，直到小于20

除了上述基本方法外，还有一些通用方法可以创建特定类型的数组，如np.ones()、np.zeros()、np.eye()等。

希望以上信息能够对你有所帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python数据分析之numpy数组全解析](https://blog.csdn.net/weixin_30851409/article/details/101717473)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]