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1、numpy创建一维数组

• [ 1] 通过列表生成数组

import numpy as np
data1=[5,7,9,20]#列表类型 list  
arr1=np.array(data1)  #ndarray数组类型  numpy.ndarray
print(data1)
print(type(data1))  #type输出数据类型
#print（(data1，type(data1）
print(arr1)
print(type(arr1))

结果如下：
我们可以发现数据类型已经发生了改变，list表示该数据为列表类型，ndarray则为数组。

• [2 ] 通过元组生成数组

data2=(5,7,9,20)  #元组类型  tuple
arr2=np.array(data2)
print(data2)
print(type(data2))
print(arr2)
print(type(arr2))

运行结果：

tuple表示元组类型。
2、numpy创建多维数组（二维及以上）

• [ 1] 二维数组

data3=[[1,2,1,3],[1,3,1,4]]  #二维数组
arr3=np.array(data3)
print(data3)
print(type(data3))
print(arr3)
print(type(arr3))

运行结果：

二维与一维的不同就是，二维是在一维的基础上再在外围添加了一个一维而已!
就好比我有一个矿泉水瓶子，我在瓶子里面放了很多颗糖，此时这个瓶子就是一个一维数组，里面有很多个元素，就是一颗又一颗的糖；
那如果我再找一个大的瓶子，把刚刚装有糖的瓶子放在大瓶子里面，并且还可以放很多个像这样的瓶子进去，那么此时我们就可以把这个大瓶子理解为一个二维的数组，他里面的元素不在是一颗颗的糖，而是一个有一个的瓶子，至于瓶子里面有什么，没多大关系！
依次类推，三维数组里面装的是一个有一个的二维数组，就好像我又把大瓶子放在了一个可以容纳很大瓶子的盆子里面，盆子就是一个三维的数组，而里面的一个个大瓶子则是他的元素，同理四维数组里面装的是一个有一个的三维数组…

• [ 2] 三维数组

data3=[[[1,2,1,3],[1,3,1,4]],[[1,2,1,3],[1,3,1,4]],[[1,2,1,3],[1,3,1,4]]]  #三维数组
arr3=np.array(data3)
print(data3)
print(type(data3))
print(arr3)
print(type(arr3))

运行结果