大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。

而大数据分析的基础是学好编程语言。

本文和你一起来探索Python中的array函数，让你以最短的时间明白这个函数的原理。

也可以利用碎片化的时间巩固这个函数，让你在处理工作过程中更高效。

本文目录

一、安装numpy包

array是numpy库下的函数，调用需先要安装numpy包。打开cmd，安装语句如下：

由于numpy库是数据分析最常用的库之一，所以我早就安装过了，再安装会提示如下内容：

二、array函数定义

常用参数详解：

object(数据参数)：必需参数，可以是列表、元组、字符串等可迭代对象。

dtype(数据类型)：可选参数，用于指定数组元素的数据类型。例如，int32、float64等。如指定，NumPy会根据输入数据自动推断数据类型。

copy(复制)：默认为True，表示对象是否需要复制。如果为False，并且满足某些条件，则不复制对象。这可以节省内存，但需要确保原始数据不会被修改。

order(内存布局)：指定数组的内存布局，如'C'表示C风格(行优先)，'F'表示Fortran风格(列优先)。

subok(子类)：默认为False。如果为True，则传递的子类会被传递，否则返回的数组会被强制为基类数组(默认)。

ndmin(最小维度)：可选参数，指定生成数组的最小维数。

1 创建一维数组 首先导入numpy库，然后用np.array函数创建一维数组，具体代码如下： 2 使用嵌套列表创建二维数组 接着应用array函数使用嵌套列表创建二维数组，具体代码如下： import numpy as np # 使用嵌套列表创建二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(arr2) 得到结果： [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] 3 指定数据类型 接着应用dtype参数指定数据类型创建一维数组，具体代码如下： import numpy as np # 指定数据类型 arr3 = np.array([1.1, 2.5, 3.9, 9], dtype=int) print(arr3) 得到结果： [1 2 3 9] 从结果知，原始列表是浮点型数据，用array函数创建一维数组时，由于指定了数据类型为整型，所以结果值都向下取整了。 4 创建最小维度为2的数组 接着创建最小维度为2的数组，具体代码如下： import numpy as np # 创建最小维数为 2 的数组 arr4 = np.array([1, 2, 3], ndmin=2) print(arr4) 得到结果： [[1 2 3]] array函数基本的使用方法入上，接下来看下array函数在实战应用的两个有趣的案例。 四、有趣案例介绍1 图像处理中的颜色转换 在图像处理中，经常需要将RGB颜色空间转换为HSV空间。使用NumPy的numpy.array()和相应的数学运算，可以轻松完成这一转换。首先，我们需要创建一个表示RGB值的NumPy数组：image_data = numpy.array([r, g, b])，然后应用公式进行转换即可。 2 预测股票价格模型假设我们要建立一个简单的线性回归模型来预测股票价格。首先，我们需要收集历史股票数据并使用numpy.array()将其转化为NumPy数组。然后，使用线性回归函数(如numpy.polyfit())来拟合数据并找到最佳拟合线。最后，我们可以使用这个模型来预测未来的股票价格。 五、难点全面剖析1.数据类型选择：选择正确的数据类型对于确保计算精度和性能至关重要。例如，对于整数数据，应选择int32或int64，而对于浮点数，应选择float32或float64。2.内存管理：在处理大型数据集时，合理地管理内存至关重要。使用copy=False可以避免不必要的内存复制，从而加快计算速度。但是，必须确保原始数据不会被修改，否则结果可能会出错。3.多维数组操作：NumPy支持多维数组操作。正确理解和处理多维数组是进行复杂数据分析的关键。例如，在图像处理中，二维数组通常表示像素矩阵，而三维数组可以表示RGB通道和高度/深度信息。至此，Python中的array函数已讲解完毕，如想了解更多Python中的函数，可以翻看公众号中“学习Python”模块相关文章。