import numpy as np
arr=np.array([1,2,3,4,5,6,7])
print('arr:',arr)
#ndarray数组的属性：
print('arr维度：',arr.ndim)
print('arr形状：',arr.shape)
print('arr大小：',arr.size)
print('arr数据类型：',arr.dtype)
print('arr元素大小：',arr.itemsize)

実行結果は以下の通りであります：

（2）2次元配列を作成します

import numpy as np
arr=np.array([[1,2,3,4],[2,3,4,5],[3,4,5,6],[4,5,6,7],[5,6,7,8]])
print('arr:',arr)
print('arr维度：',arr.ndim)
print('arr形状：',arr.shape)
print('arr大小：',arr.size)
print('arr数据类型：',arr.dtype)
print('arr元素大小：',arr.itemsize)

実行結果は以下の通りであります：

2.arange

開始値、終了値を設定することにより、一次元配列を作成する手順（左および開閉右）

パラメータ1：スタートは含まれてい

パラメータ2：期限が含まれていません。

パラメータ3：ステップ

import numpy as np
arr=np.arange(1,10,2)
print('arr:',arr)

3.linspace均一なアレイを作成します

パラメータ1：スタートは含まれてい

パラメータ2：含まれているとおり

パラメータ3：配列要素番号を作成します。

import numpy as np
arr=np.linspace(1,10,5)
print('arr:',arr)

幾何学的なシーケンスを作成4.logspace

パラメータ1：10からなる電源が起動を開始します^

2つのパラメータ：電源が10 ^含むの終わりにオフにされます

パラメータ3：配列要素の数を生成します

import numpy as np
arr=np.logspace(1,2,9)
print('arr:',arr)

5.zerosは多次元配列はすべて0で作成します

タプルの形式で記述されたパラメータのいくつかの奇数行、

import numpy as np
arr=np.zeros((2,3))
print(arr)

6.onesフル多次元配列を作成する1

いくつかの奇数行のパラメータ

import numpy as np
arr=np.ones((2,3))
print(arr)

行列Eを作成7.eye

対角要素は、他の要素が全て0、全て1であるが、行数と列数=

パラメータ：行=列数

import numpy as np
arr=np.eye(3)
print(arr)

対角線配列の指定された要素を作成8.diag

受信パラメータが何であるかをターンオン対角の位置に、有効であり、

アレイに渡されたいくつかのパラメータは、いくつかの奇数行であります

import numpy as np
arr=np.diag([1,2,3,4])
print(arr)

9.乱数はランダム生成します

（1）無制約の下で乱数はrandom.Randomを生成します

0と1の間の配列指定されたパラメータを生成します

左右閉開

import numpy as np
arr=np.random.random(3)
print(arr)

（2）均一random.rand分散乱数を生成する被写体

0〜1の間の配列の左と開閉する権利

パラメータ：いくつかの奇数行

import numpy as np
arr=np.random.rand(2,3)
print(arr)

（3）行の乱数があまりにrandom.randn分布で生成します

パラメータ：いくつかの奇数行

import numpy as np
arr=np.random.randn(4,3)
print(arr)

numpyのモジュールを使用してオブジェクトの配列を作成します。

I.はじめにnumpyのモジュール

第二に、使用numpyのモジュールは、オブジェクトの配列を作成します

1.array

（1）一次元配列を作成