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用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组
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shape 数组形状
dtype 数据类型，可选
order 有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序
注意： 数组元素为随机值，因为它们未初始化
创建指定大小的数组，数组元素以 0 来填充
创建指定形状的数组，数组元素以 1 来填充
从已有的数组创建数组
a 任意形式的输入参数，可以是，列表, 列表的元组, 元组, 元组的元组, 元组的列表，多维数组
dtype 数据类型，可选
order 可选，有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序
用于实现动态数组，接受 buffer 输入参数，以流的形式读入转化成 ndarray 对象
buffer 可以是任意对象，会以流的形式读入。
dtype 返回数组的数据类型，可选
count 读取的数据数量，默认为-1，读取所有数据。
offset 读取的起始位置，默认为0
注意： buffer 是字符串的时候，Python3 默认 str 是 Unicode 类型，所以要转成 bytestring 在原 str 前加上 b
从可迭代对象中建立 ndarray 对象，返回一维数组
iterable 可迭代对象
dtype 返回数组的数据类型
count 读取的数据数量，默认为-1，读取所有数据
根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长，生成一个 ndarray
start 起始值，默认为0
stop 终止值（不包含）
step 步长，默认为1
dtype 返回ndarray的数据类型，如果没有提供，则会使用输入数据的类型
用于创建一个一维数组，数组是一个等差数列构成的
start 序列的起始值
stop 序列的终止值，如果endpoint为true，该值包含于数列中
num 要生成的等步长的样本数量，默认为50
endpoint 该值为 ture 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True。
retstep 如果为 True 时，生成的数组中会显示间距，反之不显示。
dtype ndarray 的数据类型
用于创建一个于等比数列
start 序列的起始值为：base ** start
stop 序列的终止值为：base ** stop。如果endpoint为true，该值包含于数列中
num 要生成的等步长的样本数量，默认为50
endpoint 该值为 ture 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True。
base 对数 log 的底数。
dtype ndarray 的数据类型
Python数组还有一个变态的使用方法，就是调用时可以不按参数顺序，对于我们掌握怎样正确创建Python数组是很有帮助的，而且也可从中学到不少编程技巧，例如委托和模板方法。希望大家一起研究下。在ubuntu中，更加是必须的一种脚本引擎，所以有必要去学习一下，这里的文章只针对有一定编程基础，最好是比较熟悉php或javascript的用户，如果没任何基础的新手建议找更详细的教程去学习。Python数组的变量是不需要定义的，这方面和php一样，它比javascript还是宽松，不过它是用缩进作为段落标识的，作为习惯了C语言风格语法的人，可能一开始会很不习惯使用。但细一想，其实也是很正常，很合理的。虽然Python在面向过程/面向对象方面也是很宽松，但实际上一般的程序都是一个主入口。然后不断调用其它类库或函数，所以用缩进的方式并无不妥，那样一方面要求用户写代码时要规范，另一方面反向省去了多余的{}。与C语言风格相比，Python主要语法特点而下：变量、字符串在python中，所有变量都是对象，数组其实是一个链表，并且可以进行相应的链表操作。对于普通数据类型，定义/赋值方法都是一样的，这里不作介绍，python的字符串方面有些特别，这里介绍一下。python对字符串用
[']["]
括起含义是一样的，同样对特殊字符使用
[\]
进行转义不过它有一个很特别的语法就是：[''']三引号，它用于括起分多行的字符串，实际是这也可以作为它的多行注解，如：#!/usr/bin/python
#python
source
class
python:
def
Hello(self):
'Hello'
def
count(n):
in=0
while(in=n):
inin=in+1
in
//buile
by
G++
or
VC++
//C++
Source
#include
iostream
int
main()
{
class
python
{
public:
void
Hello(void)
{
cout"Hello"endl;
}
void
count(int
n)
{
int
in=0;
while(in=n)
{
inin=in+1;
coutinendl;
}
}
};
return
0;
}
python数组实际不是数组，而是一个list对象，如果要参考它的用法，可以参考这个对象的方法。需要注意的是，python数组实际是一个链表，因此定义后不能像php之类语言一样，直接在后面追加元素，而是需要用操作链表的方法操作。在上述例子中：如果用
arr[2]
=
'ccccc'
可以改变第三个元素的值，但如果用
arr[3]
=
'dddd'
增加一个元素是会指错的，应该用：arr.append('ddddd')
或
arr.insert(任意位置,
'dddd')
增加元素。对于多维数组，定义方式为：
arr
=
[[]]
*
3
它定义的是：[[],
[],
[]]，也可以用
arr
=
[[]
for
i
in
range(3)]
对于数组和字符串等常用操作，后面会有一章专门介绍，这里就不在列举更多的使用方法。python数组实际不是数组，而是一个list对象，如果要参考它的用法，可以参考这个对象的方法。需要注意的是，python数组实际是一个链表，因此定义后不能像php之类语言一样，直接在后面追加元素，而是需要用操作链表的方法操作。在上述例子中：如果用
arr[2]
=
'ccccc'
可以改变第三个元素的值，但如果用
arr[3]
=
'dddd'
增加一个元素是会指错的，应该用：arr.append('ddddd')
或
arr.insert(任意位置,
'dddd')
增加元素。对于多维数组，定义方式为：
arr
=
[[]]
*
3
它定义的是：[[],
[],
[]]，也可以用
arr
=
[[]
for
i
in
range(3)]
对于数组和字符串等常用操作，后面会有一章专门介绍，这里就不在列举更多的使用方法。
这里你不能重复引用，你可以用另一个数组 copy 一个d的备份，然后再做你的 替换操作
# Python3.6
import numpy as np
while True:
x = input("输入一个m维数组,元素以空格分开：")
try:
# split input
x = x.split()
s = []
# iterate:str--int
for i in x:
s.append(int(i))
x = s
break
except:
print("输入有错，请重新输入。")
while True:
n = input("整数n：")
try:
n = int(n)
break
except:
print("输入有错，请重新输入。")
# map object --list object
lst = [i for i in x]
# list object --numpy.array object
mtrx = np.array(lst)
# copy the 1st line of matrix as a template
mtrx_1 = np.copy(mtrx)
k = len(mtrx)
# reshape (k,) to (1,k) for concatenate
mtrx = np.reshape(mtrx, (1, k))
# calculate left lines
for i in range(1, n):
tmp = np.power(mtrx_1, i+1)
tmp = np.reshape(tmp, (1, k))
mtrx = np.concatenate((mtrx, tmp), axis=0)
print(mtrx)
python创建数组的方法
直接定义法：
1.直接定义
matrix=[0,1,2,3]
2.间接定义
matrix=[0 for i in range(4)]
print(matrix)
