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python多维数组创建方法：
如何生成多维数组
初识ndarray多维数组
在算法中我们最经常用到的就是矩阵，我们就从矩阵开始说起吧。
NumPy中，使用二维的多维数组ndarray来存储矩阵。
例：
a3=np.array([[1,0],[0,1]])
会生成这样一个多维数组对象
生成数组序列
通过开始值、结束值和步长值生成数组序列-arange
可以通过arange函数来生成指定开始值，结束值和步长值的一维数组。请注意，结束值并不包含在序列中，也就是说结束值是开区间。
线性序列-linspace
与arange类似，linspace通过给定初值、终值和元素个数来生成序列。是否包含终值可以通过endpoint属性来设置。
例：
等比序列-logspace
除了线性的等差数列，我们也可以通过等比数列的方式来生成一维数组。
默认是以10的n次方为参数，比如logspace(0,4,3)的意思是，初值为10的0次方，即1，终值是10的4次方，即100，一共生成3个值。
例，生成[1,100,10000]
我们当然也可以修改基数，比如改成3：
改变多维数组的形状
如果有一个一维数组要转为多维数组，可以通过修改shape属性来实现。
我们可以先将数据存在一维数组中，可以用列表或者元组来生成一维数组，它们是等价的：
例：
我们通过shape属性来查看一个数组的形状：
shape属性是可以直接修改的，比如我们想把上面的a1改成2x2的矩阵，就直接改shape值就是了：
如果能确定一个轴，另一个可以赋-1让系统自己去算。
例：
如果想保持这个数组不变，生成一个形状改变的新数组，可以调用reshape方法。
例：我们将一个25个元素的数组生成一个5x5的新数组
直接生成多维数组
生成全0的数组
zeros生成全是0的数组，第一个参数是shape
例：
生成全是1的数组
例：
只生成空数组
empty不赋初值，是最快速的方法
例：
通过函数来生成数组
通过fromfunction函数可以通过一个函数来生成想要的数组。
例，生成九九乘法表：
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