| arange() |
numpy.arange(start, stop, step, dtype) |
start 起始值，默认为0;stop 终止值（不包含）;step 步长，默认为1;dtype 返回ndarray的数据类型，如果没有提供，则会使用输入数据的类型 |
创建数值范围并返回 ndarray 对象 |
| array() |
numpy.array(list/tuple，[dtype = numpy.float32]) |
list/tuple-已知列表或元组;dtype-数据类型 |
利用列表、元组等类型创建ndarray数组，默认类型为整型 |
| empty() |
numpy.empty(shape, dtype = float, order = ‘C’) |
shape 数组形状;dtype 数据类型，可选;order 有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序 |
创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组 |
| zeros() |
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = ‘C’) |
shape 数组形状;dtype 数据类型，可选;order ‘C’ 用于 C 的行数组，或者 ‘F’ 用于 FORTRAN 的列数组 |
创建指定大小的数组，数组元素以 0 来填充 |
| zeros_like() |
numpy.zeros_like(a) |
a-已知数组 |
根据数组a的形状生成一个全0数组 |
| ones() |
numpy.ones(shape, dtype = None, order = ‘C’) |
shape 数组形状;dtype 数据类型，可选;order ‘C’ 用于 C 的行数组，或者 ‘F’ 用于 FORTRAN 的列数组 |
创建指定形状的数组，数组元素以 1 来填充 |
| ones_like() |
numpy.ones_like(a) |
a-已知数组 |
根据数组a的形状生成一个全1数组 |
| vstack() |
numpy.stack(arrays, axis) |
arrays相同形状的数组序列；axis：返回数组中的轴，输入数组沿着它来堆叠 |
numpy.stack 函数的变体，它通过垂直堆叠来生成数组 |
| hstack() |
numpy.stack(arrays, axis) |
arrays相同形状的数组序列 |
；axis：返回数组中的轴，输入数组沿着它来堆叠 |
| full() |
numpy.full(shape,val) |
shape-元组类型，val-指定值 |
根据shape生成一个数组，每个元素值都是val |
| full_like() |
numpy.full_like(a,val) |
a-已知数组;val-给定数值 |
根据数组a的形状生成一个数组，每个元素值都是val |
| eye() |
numpy.eye(n) |
n-矩阵的行列数 |
创建一个正方的n*n单位矩阵，对角线为1，其余为0 |
| linspace() |
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) |
start 序列的起始值;stop 序列的终止值，如果endpoint为true，该值包含于数列中;num 要生成的等步长的样本数量，默认为50;endpoint 该值为 ture 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True。;retstep 如果为 True 时，生成的数组中会显示间距，反之不显示;dtype ndarray 的数据类型 |
用于创建一个一维数组，数组是一个等差数列构成的 |
| concatenate() |
numpy.concatenate((a1, a2, …), axis) |
a1, a2, …：相同类型的数组;axis：沿着它连接数组的轴，默认为 0 |
用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组 |