3.NumPy数组创建
🚩我们在 1.2 NumPy数组引出 其实已经简单给大家介绍了如何创建一个数组：使用 array 函数.
但其实，创建数组的方式不仅如此，NumPy 中有很多的方式去创建（初始化）一个数组：
我们发现这个 logspace 的运行结果我们看不懂，这是因为它是用科学计数法表达的，我们可以使用 np.set_printoptions(suppress = True) 来让运行结果变成我们能看懂的数字：
上述代码：
np.ones(shape = 10) # 10个1 np.zeros(shape = 5) # 5个0 np.full(shape = 6, fill_value = 666) # 6个666 np.random.randint(0, 100, size = 10) # 在0 ~ 100 中随机生成10个数 np.random.randn(10) # 生成10个正态分布，平均值是0，标准差是1 np.linspace(1, 100, 100) # 把1 ~ 100等分成100份（等差数列） np.linspace(1, 99, 50) np.set_printoptions(suppress = True) np.logspace(0, 10, base = 2, num = 11)# 从2^0 到 2^ 10 分成11份 # 使用 shift + tab 可以查看方法的参数，工具查看 # 二维数组：3行5列 np.random.randint(0, 10, size = (3, 5)) # 三维数组： np.random.randint(0, 10, size = (2, 3, 5))
4.NumPy数组查看
🚩jupyter扩展插件（也可以不安装）
在我们的 cmd 中输入以下指令：
pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install jupyter_nbextensions_configurator -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter contrib nbextension install --user jupyter nbextensions_configurator enable --user
安装好后退出，重新进入jupyter notebook：
勾选如下：
安装好之后，再次进入我们的代码，会发现多了一个这个东西：
点击即可出现一个索引目录：
