2019-08-2610：28：52
1. np.empty（形状、DTYPE =フロート、順= "C"）
機能概要：空の効果、可変要素はランダムに生成され、所定の形状と初期化されていないデータ型の配列を作成します。
例：
>>> インポートnumpyのNPとして
>>> np.empty（[2,3]、DTYPE =フロート）
配列（[0、0、0]、
[0、0、0]]）
2. numpyの。ゼロ（形状、DTYPE = フロート、順序= 'C' ）
関数の説明：0の配列を作成するために、要素のサイズを指定するために使用します
例：
>>> np.zeros（形状=（2,3））
アレイ（[0、0、0]、
[0、0、0]]）
3. numpyの。もの（形状、DTYPE = なし、順序= 'C' ）
機能説明：1の配列を作成するために使用される要素のサイズを指定します。
例：
>>> np.ones（形状=（2,3））
アレイ（[1、1、1]
[1、1、1]]）
4.np.array（オブジェクト、DTYPE =なし、コピー= Trueの場合、順番= 'K'、subok = Falseを、ndmin = 0）
機能の説明：ターゲットに係るアレイ素子を作成し、対象要素が要素のリストである、というようにすることができます。
例：
>>> np.array（[1,23]、[2,3]）
アレイ（[1、23]、
[2、3]）
5.np.full（形状、fill_value、DTYPE =なし、順序= 'C'）
機能の説明：指定された大きさ形状のアレイを生成するが、この配列は、指定された値で満たされています。
例：
>>> np.full（（2,3）、7）
配列（[7,7,7]、
[7,7,7]]）
6.np.ones_like（DTYPE =なし、順序= 'K'、subok =真、形状=なし）
機能の説明：同じサイズの形状のターゲット配列アレイを生成します。
例：
>>> NPとしてインポートnumpyの
>>> A = np.array（[[1,2]、[2,3]、[3,4]、[1,2]、[3,2 ]、[2,1]]]）
>>> アレイ（[[[1,2]、 [2,3]、
[3、4]、
[1、2]]、
[3、2]、
[2、1]]]）
>>> a.shape
（3、2、2）
>>> B = np.ones_like（A）
>>> Bの
配列（[[[1、 1]、
[1、1]]、
[1,1]、
[1,1]、
[1、1]、
[1、1]]]）
>>> B.SHAPE
（3、2、2）
7。