定义： numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=None,subok=False,ndmin=0)
参数解释： object: 表示一个数组序列
dtype: 可选参数，通过它可以更改数组的数据类型—可将原来的整型或者其他类型进行强制转换
copy: 可选参数，当数据源是ndarray 时表示数组能否被复制，默认是True
order: 可选参数，以哪种内存布局创建数组，有3个可选值，分别是C（行序列）/F（列序列）/A（默认）
ndmin: 可选参数，用于指定数组的维度–例如 一维数组、二维数组、三维数组等
subok: 可选参数，类型为bool值，默认为False。 为True，使用object的内部数据类型； 为False 使用object数组的数据类型
1.设置dtype参数，默认自动识别，强制转换
实现代码如下：
a=np.array([1,2,3,4,5])
print(a)
#设置数组元素类型
has_dtype_a=np.array([1,2,3,4,5],dtype='float')
has_dtype_a
输出结果如下：
思考如何将浮点型数据，设置为整型，会是什么情况
my_list1=[1,2,3,4]
my_list2=my_list1
print(my_list2)
my_list2[1]=10
print(my_list1)
my_list2
输出结果如下：
获取其两个列表ID的代码如下：
print(id(my_list1))
print(id(my_list2))
输出结果如下:
2.设置copy参数，默认为True
三种拷贝方法如下：
1、实现代码b=np.array(a)如下：
a=np.array([1,2,3,4])
#定义b数组，赋值a
b=np.array(a)
print(b)
#输出a和b的id值
print('a的id：',id(a))
print('b的id：',id(b))
输出结果如下:
后续代码如下：
#当修改b的值时，a不会发生变化
b[0]=10
print('a:',a,'b:',b)
print('='*10)
输出结果如下:
这种b=a的直接赋值操作，是试图操作，相当于列表的引用赋值
———这种试图操作，会导致修改b元素时，a的元素也会发生变化
后续代码如下：
a=np.array([1,2,3,4])
#定义b数组，赋值a
b=a
print(b)
#输出a和b的id值
print('a的id：',id(a))
print('b的id：',id(b))
输出结果如下:
3.ndmin 用于指定数组的维度
实现代码如下:
a=np.array([1,2,3,4])
print(a)
a=np.array([1,2,3,4],ndmin=2)
print(a)
a.ndim
输出结果如下:
4.subok参数，类型为bool值，默认为False。为True时，使用object的内部数据类型； 为False时，使用数组的数据类型
（注：以上所有代码均可直接复制粘贴在jupyter中直接运行）
Original: https://blog.csdn.net/qq_46044325/article/details/126357418
Author: 编程贝多芬
Title: Numpy.array()的参数详细讲解—包括subok参数讲解
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