NumPy 创建多维数组

arange 函数创建的数组作为列表元素，把这个列表作为参数传给 array 函数，从而创建了一个 2 × 2 的数组，而且没有出现任何报错信息。

Example 1

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Yongqiang Chengfrom __future__ import absolute_import
from __future__ import print_function
from __future__ import divisionimport os
import syssys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + '/..')
current_directory = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))import numpy as np
# import tensorflow as tf
import cv2
import timeprint(16 * "++--")
print("current_directory:", current_directory)# Beginning with NumPy fundamentals
#
# Demonstrates the dtype and shape attributes of ndarray.m = np.array([np.arange(2), np.arange(2)])print("In: m")
print(m)
# Out:
# array([[0, 1],
#       [0, 1]])
print()print("In: m.shape")
print(m.shape)
# Out: (2, 2)
print()print("In: m.dtype")
print(m.dtype)
# Out: dtype('int64')

/usr/bin/python2.7 /home/strong/tensorflow_work/R2CNN_Faster-RCNN_Tensorflow/yongqiang.py --gpu=0
++--++--++--++--++--++--++--++--++--++--++--++--++--++--++--++--
current_directory: /home/strong/tensorflow_work/R2CNN_Faster-RCNN_Tensorflow
In: m
[[0 1][0 1]]In: m.shape
(2, 2)In: m.dtype
int64Process finished with exit code 0

array 函数可以依据给定的对象生成数组。给定的对象应是类数组，如 Python 中的列表。在上面的例子中，我们传给 array 函数的对象是一个 NumPy 数组的列表。像这样的类数组对象是 array 函数的唯一必要参数，其余的诸多参数均为有默认值的可选参数。

Example 2

strong@foreverstrong:~$ python
Python 2.7.12 (default, Nov 20 2017, 18:23:56)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> m = np.array([np.arange(2), np.arange(2)])
>>> m
array([[0, 1],[0, 1]])
>>> m.shape
(2, 2)
>>> m.dtype
dtype('int64')
>>> exit()
strong@foreverstrong:~$

references
[1] (印尼) Ivan Idris (伊德里斯) 著, 张驭宇译. Python数据分析基础教程：NumPy学习指南 (第2版) [M]. 北京:人民邮电出版社, 2014. 1-226

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