创建一维 NumPy 数组

NumPy 是一个广泛使用的用于科学计算的 Python 库，提供了用于数组处理的基本工具。在 NumPy 中，数组是指具有相同数据类型的相同大小的元素集合。一维数组是最简单的数组类型，在本文中，将介绍如何创建一维 NumPy 数组。

导入 NumPy

在使用 NumPy 前首先需要导入该库，常见的方式是用别名 np。

import numpy as np

用 python 列表创建一维数组

使用 python 列表创建一维数组是最常见且最简单的方式，通过传入列表作为参数，返回一个 NumPy 数组对象。

# 创建一维整型数组
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(data)

输出结果：

[1 2 3 4 5]

使用 arange() 方法创建一维数组

arange() 方法与 Python 内置函数 range() 类似，通过传入起始值、终止值和步长来创建一维数组。

# 创建一维整型数组
data = np.arange(1, 6, 1)
print(data)

输出结果：

[1 2 3 4 5]

使用 linspace() 方法创建一维数组

linspace() 方法可以创建等差数组，通过传入起始值、终止值和元素数量来创建一维数组。

# 创建一维浮点型数组
data = np.linspace(0, 1, 5)
print(data)

输出结果：

[0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]

使用随机数方法创建一维数组

NumPy 提供了多种随机数生成方法来创建一维数组，例如使用 rand() 方法可以创建位于 [0, 1) 区间的随机数数组。

# 创建一维随机数数组
data = np.random.rand(5)
print(data)

输出结果：

[0.71479425 0.87899751 0.76763996 0.51378058 0.45963344]

以上是创建一维数组的几种方法，你可以根据具体需求和应用场景来进行选择。