数组对象的创建

ndarray(n-dimensional array)

这是前面所提到的Numpy所提供的基础对象之一，是一个通用的同构数据容器，即其中的所有元素都需要相同的类型。

它的创建有两种方式。

1. 使用array函数创建数组对象

通俗点说，该方法的思路就是将已有的序列类型（如列表、元组等），转换为ndarray数组，所谓的“换汤不换药”。

array函数的格式：
np.array(object, dtype, ndmin)

参数	说明
object	接收想要改造的原序列
dtype	接收想要指定的元素数据类型
ndmin	接收int,指定生成数组应该具有的最小维数，默认为None

【注】：在创建数组时，NumPy会为新建的数组推断出一个合适的数据类型，并保存在dtype中，当序列中有整数和浮点数时，NumPy会把数组的dtype定义为浮点数

2. 使用专门创建数据的函数

• arange(start, stop, step):创建一个以step为步长， 区间为[start, stop-1]的数组
  

• linspace(start, stop, count): 创建一个区间为[start, stop-1]的，元素个数为count的数组，也就是说，系统自己判断各元素的大小
  

• logspace(start, stop, count): 与linspace功能类似，但生成的是等比数列
  

• zeros生成零数组
  

• ones生成全为1的数组
  

• diag生成对角矩阵，且可以指定对角线元素的值