numpy 声明数组长度 - Python

在使用 numpy 库时，声明数组长度是非常重要的一步。因为 numpy 数组可以存储不同类型的数据，并且具有高性能和可扩展性。

使用 numpy 库中提供的 numpy.array() 函数可以用来创建一个 n 维数组。该函数有多个参数，其中 shape 参数可以用来指定数组的形状，即每个维度的大小。

以下是一些示例代码：

import numpy as np

# 创建一个形状为 (3, 4) 的二维数组
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 创建一个形状为 (2, 3, 4) 的三维数组
b = np.array([
    [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]],
    [[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]]
])

# 创建一个形状为 (3, 3, 3) 的三维数组，其中每个元素都是 0
c = np.zeros((3, 3, 3))

# 创建一个形状为 (2, 2, 2) 的三维数组，其中每个元素都是 1
d = np.ones((2, 2, 2))

在上面的示例中，我们使用了 numpy.array() 函数来创建了各种不同形状的 numpy 数组。shape 参数可以是一个整数元组，其中每个元素表示一个维度的大小。

除此之外，还有一些其他的函数可以用来创建数组，比如 numpy.empty() 和 numpy.arange()。它们的使用方法和 numpy.array() 类似，但功能不同。

总之，声明 numpy 数组长度是非常重要的一步，因为它可以帮助我们更好地控制数据存储和处理的效率。要学习更多关于 numpy 数组的知识，请查看 numpy 文档。