4.2.2 创建一个数组

在NumPy库里，用n维数组的形式来表示一个n维矩阵。首先，可以用Python的常规类型（列表或者元组）来创建一个一维数组，示例如下：

输出结果：

可见，用元组和列表创建的矩阵b和矩阵a，结果都是一样的，print（a==b）也证明了这一点。当然，也可以用迭代的方式快速创建，示例如下：

输出结果：

这里的arange()方法实际上是NumPy库重写了Python原来的range()方法，它们要完成的工作是一样的。reshape()用于“重塑”，它默认操作的对象是一维的（即使它本身是一维或者多维的，也认为它是一维的，或者说把操作对象先转化成一排排的数字，不计它的维度）。下面按照reshape（n，m）括号里给出的n行m列进行“重塑”操作，示例如下：

输出结果：

arange()方法只是类似于range()方法迭代整型变量的情况，若要迭代浮点数，则需要使用linspace()方法，示例如下：

输出结果：

可以看到，linspace()方法并不是简单地替代arange()方法，arange（0，53，3）的意思是从0到53以3为间隔进行迭代；而linspace（0，53，3）的意思是从0到53，化为3段。所以只有改成linspace（0，53，18）才可以得到想要的结果。需要注意的是，reshape（3，-1）将这行数重塑为3行n列，这出现在列数较多且不清楚有几列的情况下。

在生成矩阵（n维数组）时可以使用dtype参数指定数据类型，dtype默认是整型，如下输出的是整型、浮点型和复数型：

输出结果：

当然还有其他迅速生成矩阵的方法，例如，用zeros()方法生成“零矩阵”；用ones()方法生成“全一矩阵”；用empty()方法生成“随机浮点数矩阵”。另外，还有快速生成数学的指数e的大小和圆周率π的大小的方法。示例如下：

输出结果：

可以看到，np.exp（n）实际上输出的是eⁿ，当n=1时，e的数值约为2.718 281 828 459 045。

在显示较长的矩阵时会用省略号省去，示例如下：

输出结果：

该示例输出了一个1000行1000列的矩阵。