Numpy np.array()构造函数的行为“不一致”

Numpy是一个用于科学计算的Python库，提供了高效的多维数组对象和各种数学函数。np.array()是Numpy中用于创建数组的构造函数之一。

np.array()构造函数的行为“不一致”指的是在传入不同类型的参数时，它可能会有不同的行为。下面是一些常见的情况：

1. 传入一个列表：np.array()会将列表转换为一个一维数组。例如：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr)
# 输出: [1 2 3]

1. 传入一个嵌套列表：np.array()会将嵌套列表转换为一个多维数组。例如：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)
# 输出:
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

1. 传入一个元组：np.array()会将元组转换为一个一维数组。例如：

import numpy as np

arr = np.array((1, 2, 3))
print(arr)
# 输出: [1 2 3]

1. 传入一个整数：np.array()会创建一个指定长度的一维数组，数组的元素为随机值。例如：

import numpy as np

arr = np.array(5)
print(arr)
# 输出: 5

1. 传入一个字符串：np.array()会将字符串视为一个字符序列，并创建一个一维数组。例如：

import numpy as np

arr = np.array("Hello")
print(arr)
# 输出: ['H' 'e' 'l' 'l' 'o']

总结来说，np.array()构造函数的行为“不一致”是因为它根据传入参数的类型和结构来确定创建数组的方式。这种灵活性使得Numpy可以处理各种不同类型的数据，并提供了强大的数学计算功能。

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