NumPy创建数组的方式非常丰富，一般来说可分为3类：

1. 从Python的原生数据结构转换（eg, lists, tuples)
2. NumPy内置的数组创建函数（eg, arange, ones, zeros）
3. 从磁盘读取

Python原生对象转NumPy Array

import numpy as np

>>> np.array([1, 2, 3])
array([1, 2, 3])

>>> np.array([[1, 2, 3], (4, 5, 6)]) # tuple和list混合使用
array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

>>> np.array([ 1.+0.j, 2.+0.j])
array([1.+0.j, 2.+0.j])

NumPy内置的函数

>>> np.zeros((2, 3))
array([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]])

>>> np.ones((2, 3, 4), dtype=np.int16)
array([[[1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1]],

       [[1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16)

>>> np.empty((2, 3)) # 不初始化
array([[-2.00000000e+000, -2.00389143e+000,  3.95252517e-323],
       [ 0.00000000e+000,  0.00000000e+000,  0.00000000e+000]])

>>> np.arange(10)
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

>>> np.arange(2, 10, dtype=float)
array([2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])

>>> np.arange(10, 30, 5)
array([10, 15, 20, 25])

>>> np.linspace(1, 10, 4)
array([ 1.,  4.,  7., 10.])

从磁盘读取Array

这应该大型数组创建的最常用方式。详细的创建方式依赖于数据在磁盘上的存储格式，这里不做详细讨论。有兴趣可参考官方文档

参考

Numpy官网(https://docs.scipy.org/doc/numpy/)