在Python的數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計算中，`numpy`是一個不可或缺的庫。而`np.array()`作為其核心函數(shù)之一，是構(gòu)建數(shù)組的基礎(chǔ)。那么，它具體有哪些用法呢？讓我們一起來看看吧！

首先，`np.array()`最基本的功能就是將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為`numpy`數(shù)組。例如：`arr = np.array([1, 2, 3])`，這會創(chuàng)建一個一維數(shù)組。?如果需要多維數(shù)組，只需嵌套列表即可，如`arr_2d = np.array([[1, 2], [3, 4]])`。

此外，`np.array()`還支持設(shè)置數(shù)據(jù)類型（dtype），比如整型、浮點(diǎn)型等。示例：`arr_float = np.array([1, 2, 3], dtype=float)`。這一步驟能確保數(shù)據(jù)處理時符合預(yù)期精度要求。

最后，值得注意的是，`np.array()`對于不同形狀或大小的數(shù)據(jù)具有強(qiáng)大的兼容性，非常適合用于復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作任務(wù)。掌握好這個函數(shù)，你的數(shù)據(jù)分析之路將會更加順暢哦！??

Numpy Python 數(shù)據(jù)分析