不少小伙伴使用python来进行数据分析，进行数据分析往往要牵扯到矩阵操作，此时可能要用到多维数组，那么，在python里如何创建多维数组呢，小编整理了以下方法，一起来跟着小编学习一下吧！

　　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 2 x 2 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：

　　小编今天给大家提供了使用python创建多维数组的方法，要勤加练习才能完全熟练的掌握哦，如果你还想学习更多的操作，就请课下认真去看小编的每个课程。

　　本篇文章使用以下硬件型号：联想小新Air15；系统版本：win10；软件版本：python 3。