Numpy的Array的创建 (1)使用numpy提供的arange方法 (2)用列表或者元组数据作为参数 (3)使用fromfunction()

好的，让我来回答您的问题。关于Numpy的Array的创建，有以下三种方法：

1.使用numpy提供的arange方法：

使用arange方法可以创建一个等差数列，可以指定起始值、终止值和步长，例如：

import numpy as np
arr = np.arange(0, 10, 2)
print(arr)

这会创建一个起始值为0，终止值为10，步长为2的等差数列，输出结果为 [0 2 4 6 8]。

2.用列表或者元组数据作为参数：

可以使用Numpy的array方法将列表或元组转换为数组，例如：

import numpy as np
list_data = [1, 2, 3, 4, 5]
arr1 = np.array(list_data)
print(arr1)

tuple_data = (6, 7, 8, 9, 10)
arr2 = np.array(tuple_data)
print(arr2)

这会分别创建一个包含列表和元组数据的数组，输出结果为 [1 2 3 4 5] 和 [ 6 7 8 9 10]。

3.使用fromfunction()：

fromfunction()函数可以根据一个函数来创建数组，函数的参数为每个元素的坐标，例如：

import numpy as np
def func(x, y):
    return x + y

arr3 = np.fromfunction(func, (3, 4))
print(arr3)

这会创建一个3行4列的数组，数组中每个元素的值为其坐标的行列之和，输出结果为：

array([[0., 1., 2., 3.],
       [1., 2., 3., 4.],
       [2., 3., 4., 5.]])

以上就是三种常用的Numpy数组创建方法。希望能对您有所帮助。