一、基本操作

1、adarray.方法()

2、np.函数名()

二、生成数组的方法

1、生成0和1的数组

为什么需要生成0和1的数组？
我们需要占用位置，或者生成一个空的数组

（1）ones(shape[, dtype, order])
生成一组1
shape：形状
dtype：类型

（2）zeros(shape[, dtype, order])
生成一组0
shape：形状
dtype：类型

（3）例子
指定形状的话既可以是元组(3, 4)，也可以是列表[2, 3]

# 生成0和1的数组
# 生成3行4列的数组
np.zeros(shape=(3, 4), dtype="float32")

np.ones(shape=[2, 3], dtype=np.int32)

2、从现有数组生成

（1）array(object[, dtype, copy, order, subok, ndmin])

（2）asarray(a[, dtype, order])

（3）copy(a[, order])

（4）例子

# 从现有数组生成
score

data1 = np.array(score)

data1

data2 = np.asarray(score)

data2

data3 = np.copy(score)

data3

# 修改第4行第2列
score[3, 1] = 10000

score

data1

data2

data3

修改了原数组值之后，data1没有变化，data2有变化，data3没有变化

（5）关于array和asarray的不同
np.array() np.copy()  深拷贝
np.asarray()  浅拷贝

3、生成固定范围的数组

（1）np.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)
生成等间隔的序列，生成的值左闭右闭，等距离
说明：
start：序列的起始值
stop：序列的终止值，如果endpoint为true，该值包含于序列中
num：要生成的等间隔样例数量，默认为50
endpoint：序列中是否包含stop值，默认为true
retstep：如果为true，返回样例，以及连续数字之间的步长
dtype：输出ndarray的数据类型

（2）np.arange([start,] stop, [step])
和range()用法一样，生成左闭右开[start, stop)，step是步长

（3）例子

# 生成固定范围的数组
np.linspace(0, 10, 5)

np.arange(0, 11, 5)