Python np.array示例

Python np.array是NumPy库中的一个函数，用于创建多维数组。它接受一个列表或元组作为输入，并返回一个NumPy数组对象。

NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库，它提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数，可以方便地进行数组操作和数值计算。

np.array函数的示例代码如下：

import numpy as np

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

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

# 创建三维数组
arr3 = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print(arr3)
# 输出：
# [[[1 2]
#   [3 4]]
#
#  [[5 6]
#   [7 8]]]

np.array函数可以根据输入的列表或元组的维度自动推断出数组的形状。通过指定不同维度的大小，可以创建一维、二维、三维甚至更高维度的数组。

NumPy数组的优势在于它们可以高效地存储和处理大量数据，同时提供了丰富的数学函数和操作符，方便进行各种数值计算和科学计算任务。

np.array函数的应用场景包括但不限于：

1. 数据分析和处理：NumPy数组可以方便地进行数据的存储、切片、索引、计算等操作，是数据科学和机器学习领域的重要工具之一。
2. 数值计算：NumPy提供了丰富的数学函数和操作符，可以进行向量化计算，提高计算效率。
3. 图像处理：NumPy数组可以表示图像数据，并提供了各种图像处理函数，如旋转、缩放、滤波等。
4. 物理模拟和科学计算：NumPy数组可以用于模拟物理系统、求解微分方程等科学计算任务。

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参考链接：

• 腾讯云官网
• NumPy官方文档