在Python中，可以使用numpy库来处理数组操作。numpy是一个基于Python的科学计算库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。

要使用Pythonic式的方法来构建numpy数组，可以使用numpy提供的一些函数和方法来实现，而不必显式地处理第一个赋值。下面是一个示例：

import numpy as np

使用numpy提供的arange函数创建一个从0到9的数组

arr = np.arange(10)

使用numpy提供的reshape方法将一维数组转换为二维数组

arr_2d = arr.reshape((2, 5))

使用numpy提供的zeros函数创建一个全为0的数组

zeros_arr = np.zeros((3, 3))

使用numpy提供的ones函数创建一个全为1的数组

ones_arr = np.ones((2, 2))

使用numpy提供的random模块生成随机数组

random_arr = np.random.rand(3, 3)

使用numpy提供的linspace函数创建一个等差数列数组

linspace_arr = np.linspace(0, 1, 10)

使用numpy提供的eye函数创建一个单位矩阵数组

eye_arr = np.eye(3)

使用numpy提供的concatenate函数将多个数组合并

concat_arr = np.concatenate(arr, arr)

使用numpy提供的stack函数将多个数组按指定轴堆叠

stack_arr = np.stack(arr, arr, axis=1)

使用numpy提供的transpose函数进行数组转置

transpose_arr = np.transpose(arr_2d)

使用numpy提供的dot函数进行矩阵乘法运算

dot_product = np.dot(arr_2d, transpose_arr)

使用numpy提供的sum函数计算数组元素的和

sum_arr = np.sum(arr)

使用numpy提供的mean函数计算数组元素的平均值

mean_arr = np.mean(arr)

使用numpy提供的max函数找到数组中的最大值

max_arr = np.max(arr)

使用numpy提供的min函数找到数组中的最小值

min_arr = np.min(arr)

使用numpy提供的argmax函数找到数组中最大值的索引

argmax_arr = np.argmax(arr)

使用numpy提供的argmin函数找到数组中最小值的索引

argmin_arr = np.argmin(arr)

使用numpy提供的where函数根据条件选择数组中的元素

where_arr = np.where(arr > 5, arr, 0)

使用numpy提供的reshape方法将数组展平为一维数组

flatten_arr = arr_2d.flatten()

使用numpy提供的save函数保存数组到文件

np.save('array.npy', arr)

使用numpy提供的load函数从文件中加载数组

loaded_arr = np.load('array.npy')

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以上是一个基于numpy库的Pythonic式构建数组的示例，numpy提供了丰富的函数和方法来处理数组操作，可以根据具体需求选择适合的方法。