在上一篇文章中，我们已经了解了Numpy数组的基本创建方法和属性。今天将继续深入探讨np.array()的更多实用技巧💡。首先，让我们看看如何通过`dtype`参数指定数组的数据类型。例如，`np.array([1, 2, 3], dtype=float)`可以创建一个浮点型数组，默认是整型哦！🌟
接下来，关于多维数组的创建，np.array()非常灵活。只需将列表嵌套即可轻松实现。如`np.array([[1, 2], [3, 4]])`就能得到一个二维数组，默认形状为(2, 2)。此外，还可以利用`reshape()`函数调整数组维度，比如`(2, 2)`变`(4,)`，让数据处理更加高效💪。
最后，别忘了Numpy数组的一些便捷操作，像`np.zeros()`和`np.ones()`能快速生成全零或全一数组，而`np.empty()`则适合初始化未定义值的数组容器。掌握这些基础，数据分析与科学计算之路会更加顺畅🚀！