介绍一下python 中的np.array()

在Python中，numpy是一个常用的数学计算库，它提供了一个名为`np.array()`的函数，用于创建一个n维的数组对象。此函数的主要作用是将Python的列表、元组等数据类型转换成numpy数组，方便进行数值计算。

`np.array()`函数的语法如下：

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

其中，参数说明如下：

- object：数组对象，比如列表、元组等；
- dtype：指定数组元素的类型，可选参数，默认为None，即自动推断元素类型；
- copy：可选参数，默认为True，表示复制对象，避免对原对象的影响；
- order：可选参数，表示数组在内存中的存储顺序，‘C’表示按行存储，‘F’表示按列存储；
- subok：可选参数，默认为False，表示返回的数组类型与原数组类型一致，如果为True，则返回子类；
- ndmin：可选参数，默认为0，表示数组最小维度。

举个例子，我们可以使用`np.array()`函数创建一个一维数组：

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5])
print(a)

输出结果为：

[1 2 3 4 5]

同样，我们可以使用`np.array()`函数创建一个二维数组：

import numpy as np

b = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
print(b)

输出结果为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]