头歌第1关：Numpy 创建数组

### 使用 Numpy 创建多维数组在 Python 中，Numpy 提供了多种方式来创建数组。以下是几种常见的创建方法： #### 方法一：使用 `np.arange` 函数此函数用于生成一个给定范围内的整数数组。 ```python import numpy as np a = np.arange(5) print(a) # 输出: [0 1 2 3 4] ``` 这种方法可以方便地初始化一系列连续数值的数组[^1]。 #### 方法二：通过列表转换成数组可以直接将 Python 列表传递给 `np.array()` 来构建 NumPy 数组对象。 ```python x = [i for i in range(6)] b = np.array([x]*4) print(b.shape) # 输出矩阵维度 (4, 6)，表示有四行六列 print(b) ``` 这段代码展示了如何基于现有的一维序列重复构造更高维度的数据结构[^2]。 #### 方法三：定义显式的二维或多维数组当已知确切元素值时，可以通过嵌套列表指定每一层的内容。 ```python y = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(y.ndim) # 打印出该数组有多少个轴/维度 print(y.size) # 显示总共有多少个元素 print(y.dtype) # 查看默认推断出来的数据类型 ``` 上述例子说明了怎样手动输入各位置上的具体数值形成特定布局的 ndarrays[^3]。 #### 特殊情况处理有时会遇到混合不同类型的情况，默认情况下字符串会使整个数组变为字符型。 ```python z = np.array([1, 2, '3']) print(z) # 结果将是 ['1' '2' '3'] 的形式保存为 string 类型 ``` 这表明即使原始输入包含不同类别，在最终呈现上也会统一调整至兼容的形式。 #### 预设模式下的数组生成对于某些应用场景可能需要预先填充固定值的数组，比如全部设置为1。 ```python o1 = np.ones(3) o2 = np.ones((2, 3)) print(o1) # 单行向量 [1. 1. 1.] print(o2) # 双重方括号 [[1. 1. 1.][1. 1. 1.]] ``` 此外还有其他类似的辅助工具如 zeros() 或者 empty(), 它们分别用来建立零值或未初始化状态的空间[^4].

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