np .newaxis 新增一个轴如何将数组[0,1,2]转换成列向量用nd array [: , np .newaxis]代码实质就是将原本的(0,1,2)移到行上，然后新增一列其实可以更简单nd array .shape=(3,1)>> x = np .arange(3)>> x array ([0, 1, 2])>> x[:, np .newaxis] array ([[0],[1],[2]])>> x[:, No... 定义：numpy. array (object,dtype=None,copy=True,order=None,subok=False,ndmin=0)参数解释： object: 表示一个数组序列 dtype: 可选参数，通过它可以更改数组的数据类型---可将原来的整型或者其他类型进行强制转换 copy: 可选参数，当数据源是nd array 时表示数组能否被复制，默认是True order: 可选参数，以哪种内存布局创建数组，有3个可选值，分别是C（行序列）/F（列序列 array 和as array 都可以将结构数据转化为nd array ，但是主要区别就是当数据源是nd array 时， array 仍然会copy出一个副本，占用新的内存，但as array 不会。 import numpy as np a = np .random.random((3,4)) print(a) b1 = np . array (a) b2 = np .as array (a) a[1] = 1 print(a) print(b1) 在使用Numpy时，我们经常需要对数据类型进行转换，比如将列表转换为数组或者将一个数组从一个数据类型转换为另一个数据类型。综上所述， np . array 与 np .as array 两个函数在使用上略有不同，大家可以根据实际需求选择不同的函数完成数据类型转换。从以上代码可以看到， np . array 函数可以将列表、元组等对象转换为数组，并且还可以指定数据类型对数组进行转换。（3）当输入参数不是数组时， np .as array 函数和 np . array 函数的效果基本一致。 1. np .as array —— numpy 风格的类型转换从已有多维数组创建新的多维数组，数据类型可重新设置>> B = np .as array (A, dtype='int32') 从中我们可以看出 np . array 与 np .as array 功能是一样的，都是将输入转为矩阵格式。当输入是列表的时候，更改列表的值并不会影响转化为矩阵的值。 参考链接： https://bl...