1. 在python學習的過程中，經常要建立陣列，對陣列裡面的元素進行操作，所以我們需要掌握python中對於陣列操作的基本語法
2. 下面是一些常用的陣列建立、賦值的一些語法：
其中需要使用到python中的numpy包，我們使用對陣列操作的相關函式需要匯入這個包
import numpy as npnumpy.array(object, dtype = none, copy = true, order = none, subok = false, ndmin = 0)引數及描述
1.object任何暴露陣列介面方法的物件都會返回乙個陣列或任何（巢狀）序列。
2.dtype陣列的所需資料型別，可選。
3.copy可選，預設為true，物件是否被複製。
4.orderc（按行）、f（按列）或a（任意，預設）。
5.subok預設情況下，返回的陣列被強制為基類陣列。 如果為true，則返回子類。
6.ndmin指定返回陣列的最小維數
① 建立指定維度和資料型別的陣列：
a）numpy.array（引數列表）
b）調整陣列的大小：ndarray.shape（引數列表），這一陣列屬性返回乙個包含陣列維度的元組，此外reshape函式也可以用來調整陣列大小，用法與shape方法類似
# -*- coding: utf-8 -*-
"""created on sat apr 6 09:39:44 2019
"""import numpy as np
#numpy.array(object, dtype = none, copy = true, order = none, subok = false, ndmin = 0)
print('建立一維陣列: ')
a = np.array([1, 2, 3])
#輸完一行陣列資料之後換行
print(a, '\n')
print('建立二維陣列: ')
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a, '\n')
#最小維度
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], ndmin = 2)
print(a, '\n')
#datatype資料型別 complex表示的是複數
a = np.array([1, 2, 3], dtype = np.float32)
print(a, '\n')
#調整陣列的大小: ndarray.shape
#這一陣列屬性返回乙個包含陣列維度的元組，它也可以用於調整陣列大小
print('調整陣列大小: ')
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
a.shape = (3, 2)
print(a, "\n")
#numpy 也提供了reshape函式來調整陣列大小
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a.reshape(3, 2))
a）numpy.empty：它建立指定形狀和dtype的未初始化陣列。 它使用以下建構函式：
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'c')序號引數及描述
1.shape空陣列的形狀，整數或整數元組
2.dtype所需的輸出陣列型別，可選
3.order'c'為按行的 c 風格陣列，'f'為按列的 fortran 風格陣列
b）numpy.zeros：返回特定大小，以 0 填充的新陣列
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'c')序號引數及描述
1.shape空陣列的形狀，整數或整數元組
2.dtype所需的輸出陣列型別，可選
3.order'c'為按行的 c 風格陣列，'f'為按列的 fortran 風格陣列
c）numpy.ones：返回特定大小，以 1 填充的新陣列
numpy.ones(shape, dtype = none, order = 'c')序號引數及描述
1.shape空陣列的形狀，整數或整數元組
2.dtype所需的輸出陣列型別，可選
3.order'c'為按行的 c 風格陣列，'f'為按列的 fortran 風格陣列
d）numpy.asarray：此函式類似於numpy.array，除了它有較少的引數。 這個例程對於將 python 序列轉換為ndarray非常有用
numpy.asarray(a, dtype = none, order = none)序號引數及描述
1.a任意形式的輸入引數，比如列表、列表的元組、元組、元組的元組、元組的列表
2.dtype通常，輸入資料的型別會應用到返回的ndarray
3.order'c'為按行的 c 風格陣列，'f'為按列的 fortran 風格陣列
具體**如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""created on sat apr 6 10:34:57 2019
"""import numpy as np
#建立乙個未初始化的陣列所以陣列裡面的值是隨機的
#order 'c'為按行的 c 風格陣列，'f'為按列的 fortran 風格陣列
#dtype為返回的陣列的資料型別
arr = np.empty([7], dtype = int, order = 'c')
print(arr, '\n')
arr = np.empty([3, 2], dtype = int)
print(arr, '\n')
arr = np.zeros(10, dtype = int)
print(arr, '\n')
arr = np.ones(7, dtype = int)
print(arr, '\n')
arr = np.ones([2, 2], dtype = int)
print(arr, '\n')
arr = np.asarray([12, 34, 56, 78], dtype = int)
print(arr, '\n')
arr = np.asarray(['12', '34','56', '8'], dtype = int)
print(arr, '\n')
arr = np.asarray((1, 2, 3, 4), dtype = int)
print(arr, '\n')
numpy.arange(start, stop, step, dtype)序號引數及描述
1.start範圍的起始值，預設為0
2.stop範圍的終止值（不包含）
3.step兩個值的間隔，預設為1
4.dtype返回ndarray的資料型別，如果沒有提供，則會使用輸入資料的型別
具體的**如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""created on sat apr 6 10:39:37 2019
"""import numpy as np
#numpy.arange: numpy.arange(start, stop, step, dtype)
arr = np.arange(1, 8, 2, int)
print(arr, "\n")
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