1．使用array()函数创建数组
NumPy的array()函数可将Python中类似数组的数据结构（如列表和元组）转换为数组，示例代码如下。
a=np.array([1,2,3]) #将列表转换为数组
print(a) #输出数组
[1 2 3]
type(a) #查看数组的数据类型
a=np.array((1,2,3)) #将元组转换为数组
a=np.array(([1,2,3],[4,5,6])) #将嵌套数据转换为数组
print(a) #输出数组
[[1 2 3]
[4 5 6]]
a=np.array(([1,2,3],[4,5])) #将不规则的数据转换为数组
print(a)
[list([1, 2, 3]) list([4, 5])]
注意，在将嵌套的多维数据转换为数组时，同维度数据的个数应该相同；否则，NumPy会将其作为一个Python对象放入数组。
2．使用zeros()函数创建数组
创建指定形状的数组，数组元素默认值为0，数据类型默认为float，函数参数用于指定数组的形状，示例代码如下。
np.zeros((2,3)) #创建2行3列的二维数组
array([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
np.zeros((2,5),dtype=int) #用dtype参数指定数组元素的数据类型
array([[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0]])
np.zeros((2,3,4)) #创建三维数组
array([[[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]]])
