从菜鸟教程复制过来的，

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1.创建未初始化的narray数组

格式如下：

numpy.empty(shape=, dtype=, order=)

示例：

mport numpy as np 
x = np.empty([3,2], dtype = int) 
print (x)

结果如下：
[[ 6917529027641081856  5764616291768666155]
 [ 6917529027641081859 -5764598754299804209]
 [          4497473538      844429428932120]]

2.创建0数组，元素全部为0

格式：numpy.zeros(shap, dtype, order)

示例：

import numpy as np
 
# 默认为浮点数
x = np.zeros(5) 
print(x)
 
# 设置类型为整数
y = np.zeros((5,), dtype = np.int) 
print(y)
 
# 自定义类型
z = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')])  
print(z)

结果如下：

[0. 0. 0. 0. 0.]
[0 0 0 0 0]
[[(0, 0) (0, 0)]
 [(0, 0) (0, 0)]]

3.创建元素全为1的数组：

格式:

numpy.ones(shape, dtype, order)

示例：

import numpy as np
 
# 默认为浮点数
x = np.ones(5) 
print(x)
 
# 自定义类型
x = np.ones([2,2], dtype = int)
print(x)

4.从列表或元祖中创建narray数组

numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)

1.将列表转为数组：

import numpy as np 
 
x =  [1,2,3] 
a = np.array(x)  
print (a)

2.将元组转为数组：

import numpy as np 
 
x =  (1,2,3) 
a = np.array(x)  
print (a)

结果如下：
[1  2  3]

5.从数值范围创建数组：

格式：

numpy.arange(start, stop, step, dtype)

示例：

import numpy as np
 
x = np.arange(5)  
print (x)

结果如下：

[0  1  2  3  4]

6.创建等差和等比数组

• .等差数组：

格式：

np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

示例1：

import numpy as np
a = np.linspace(1,10,10)
print(a)

结果：

[ 1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10.]

示例2：endpoint为False的情况

• 等比数组：

格式：

np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)

示例1：

import numpy as np
# 默认底数是 10
a = np.logspace(1.0,  2.0, num =  10)  
print (a)

结果如下；

[ 10.           12.91549665     16.68100537      21.5443469  27.82559402      
  35.93813664   46.41588834     59.94842503      77.42636827    100.    ]

示例2：将对数的底数设置为 2 :

import numpy as np
a = np.logspace(0,9,10,base=2)
print (a)

[  1.   2.   4.   8.  16.  32.  64. 128. 256. 512.]