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。

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numpy.array.reshape

numpy.array.reshape 是 numpy 库中的一个方法，用于调整一个数组的形状。例如，如果一个数组有 6 个元素，可以使用 reshape 将其变为 2 行 3 列的矩阵。这个方法可以用来处理图像、矩阵、和向量等的形状变换。

python numpy.array

`numpy.array` 是 NumPy 库中的一个函数，用于创建数组。它接受一个序列对象（如列表、元组等）作为参数，并返回一个 NumPy 数组。

示例代码：

import numpy as np

# 创建一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr1)

# 创建二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr2)

输出结果：

[1 2 3 4 5]
[[1 2 3]
 [4 5 6]]

返回的数组对象具有许多有用的属性和方法，例如 `.shape` 属性可以获取数组的形状（即维度），`.dtype` 属性可以获取数组的数据类型，`.reshape()` 方法可以改变数组的形状等。在 NumPy 中，数组是处理数据的基本单位，因此掌握 `numpy.array` 的用法对于使用 NumPy 来进行科学计算和数据分析是非常重要的。