python中np.array用法
    NumPy 是 Python 中最重要的科学计算库之一，主要用于高性能的多维数组和矩阵运算，数字图像处理和数据科学，比如统计处理，线性代数，和scikit learn等机器学习库等。其中的np.array函数可以接受Python及元组的多种形式的序列，以创建多维NumPy数组。
    1. 用法说明
    np.array（）函数用于从给定的输入数据中创建NumPy数组。它接受一个参数，即要转换为数组的任何序列，如列表，元组，字典等。该函数返回创建的NumPy 数组。
    2.语法
    numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
    参数：
    object : 数组或嵌套的序列
    dtype : 数组元素的数据类型，可选
    copy : 对象是否需要复制，默认为true
    order : C（行方向的数组），F（列方向的数组）或A（任何方向的数组，默认）
    subok : 默认情况下，返回的数组被强制为基类数组。 如果为true，则返回子类
    ndmin : 指定返回数组的最小维数
    3.实例
    假设我们有一个列表：
    list1 = [1,3,5,7,9,11]
    使用np.array()将其转换为数组：
python3 numpy教程    array1 = np.array(list1)
    输出结果：
    array([ 1, 3, 5, 7, 9, 11])
    我们可以使用数组的属性来检查它的类型：
    print(array1.dtype)
    输出结果：
    int32
    np.array()也可以创建多维数组：
    list2 = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
    array2 = np.array(list2)
    print(array2.ndim)
    因此，np.array()是一个常用函数，用于将Python和元组的多种形式的序列转换为多维NumPy数组。可以使用它来轻松实现复杂的数学操作。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。