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另见
数组创建相关API
简介
创建数组有5种常规机制：
从其他Python结构（例如，列表，元组）转换
numpy原生数组的创建（例如，arange、ones、zeros等）
从磁盘读取数组，无论是标准格式还是自定义格式
通过使用字符串或缓冲区从原始字节创建数组
使用特殊库函数（例如，random）
本节不包括复制，连接或以其他方式扩展或改变现有数组的方法。它也不会涵盖创建对象数组或结构化数组。这些都包含在他们自己的章节中。
将Python array_like对象转换为Numpy数组
通常，在Python中排列成array-like结构的数值数据可以通过使用array()函数转换为数组。最明显的例子是列表和元组。有关其使用的详细信息，请参阅array()的文档。一些对象可能支持数组协议并允许以这种方式转换为数组。找出对象是否可以使用array()转换为一个数组numpy 数组的简单方法很简单，只要交互式试一下，看看它是否工作！（Python方式）。
例子：
>>> x = np.array([2,3,1,0])
>>> x = np.array([2, 3, 1, 0])
>>> x = np.array([[1,2.0],[0,0],(1+1j,3.)]) # note mix of tuple and lists,
and types
>>> x = np.array([[ 1.+0.j, 2.+0.j], [ 0.+0.j, 0.+0.j], [ 1.+1.j, 3.+0.j]])
Numpy原生数组的创建
Numpy内置了从头开始创建数组的函数：
zeros(shape)将创建一个用指定形状用0填充的数组。默认的dtype是float64。
>>> np.zeros((2, 3)) array([[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.]])
ones(shape)将创建一个用1个值填充的数组。它在所有其他方面与zeros相同。
arange()将创建具有有规律递增值的数组。检查文档字符串以获取有关可以使用的各种方式的完整信息。这里给出几个例子：
>>> np.arange(10)
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.arange(2, 10, dtype=np.float)
array([ 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])
>>> np.arange(2, 3, 0.1)
array([ 2. , 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9])
请注意，关于用户应该注意的最后用法在arange文档字符串中有一些细微的描述。
linspace() 将创建具有指定数量元素的数组，并在指定的开始值和结束值之间平均间隔。例如：
>>> np.linspace(1., 4., 6)
array([ 1. , 1.6, 2.2, 2.8, 3.4, 4. ])
这个创建函数的优点是可以保证元素的数量以及开始和结束点，对于任意的开始，停止和步骤值，arange()通常不会这样做。
indices() 将创建一组数组（堆积为一个更高维的数组），每个维度一个，每个维度表示该维度中的变化。一个例子说明比口头描述要好得多：
>>> np.indices((3,3))
array([[[0, 0, 0], [1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[0, 1, 2], [0, 1, 2], [0, 1, 2]]])
这对于评估常规网格上多个维度的功能特别有用。
从磁盘读取数组
这大概是大数组创建的最常见情况。当然，细节很大程度上取决于磁盘上的数据格式，所以本节只能给出如何处理各种格式的一般指示。
更多请见：http://www.mark-to-win.com/tutorial/52214.html
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