NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。ndarray 中的每个元素在内存中使用相同大小的块。基本 的 ndarray 是使用 NumPy 中的数组函数创建的，如：numpy.array

它从任何暴露数组接口的对象，或从返回数组的任何方法创建一个ndarray。

numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=None,subok=False,ndmin=0

上面的构造器接受以下参数：

序号	参数及描述
1.	object 任何暴露数组接口方法的对象都会返回一个数组或任何（嵌套）序列。
2.	dtype 数组的所需数据类型，可选。
3.	copy 可选，默认为true，对象是否被复制。
4.	order C（按行）、F（按列）或A（任意，默认）。
5.	subok 默认情况下，返回的数组被强制为基类数组。 如果为true，则返回子类。
6.	ndimin 指定返回数组的最小维数。

代码

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])
print(a,"\n")
# 当维度比一维高时
b = np.array([[1,2],[3,4]])
print(b,"\n")
# zeros(shape)将创建一个用指定形状用0填充的数组
print(np.zeros((2,3)),"\n")
# ones(shape)将创建一个用1填充的数组
print(np.ones((3,3)),"\n")
# 最小维度
c = np.array([1,2,3,4,5],ndmin=2)
print(c,"\n")
# dtype参数
a = np.array([1,2,3],dtype=complex)
print(a,"\n")

运行结果

[1 2 3] 

[[1 2]
 [3 4]] 

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]] 

[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]] 

[[1 2 3 4 5]] 

[1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j]