np.adarray

引用中提到了np.ndarray，它是numpy库中的一个数据类型，用于表示多维数组。np.ndarray可以存储相同维度的多个ndarray，并提供了丰富的数组操作功能。当使用append方法将多个ndarray添加到列表中时，如果这些ndarray在除第一维之外的维度上不同，最后转化为np.ndarray的dtype将会是numpy.object_。这可能会导致后续使用np.ndarray的操作出现错误。

引用中提到了np.newaxis，它是numpy库中的一个用于增加数组维度的特殊索引。通过使用np.newaxis，我们可以在数组的某个位置插入一个新的维度，从而改变数组的维度和形状。这对于一些需要改变数组维度的操作非常有用。

引用中提到了np.polyfit和np.polyld，它们是numpy库中用于多项式拟合的函数。通过使用这些函数，我们可以根据给定数据点来拟合一个多项式曲线，并获得多项式的系数。这在数据拟合和曲线拟合等领域非常常见和有用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [can‘t convert np.ndarray of type numpy.object_](https://blog.csdn.net/Bernie_double/article/details/116518947)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [numpy np.newaxis 的实用分享](https://download.csdn.net/download/weixin_38661650/12857574)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [python多项式拟合之np.polyfit 和 np.polyld详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38545485/12855421)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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