导读NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。array(object,dtype=None,copy=True,order='K',subok=False,ndmin=0)
NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。在NumPy中，我们可以使用numpy.array()函数来创建一个mxn的数组。
要创建一个mxn的数组，我们首先需要导入NumPy库。可以使用以下代码导入NumPy：
```python
import numpy as np
```
接下来，我们可以使用numpy.array()函数来创建一个mxn的数组。该函数的语法如下：
```python
numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=&;K&;, subok=False, ndmin=0)
```
其中，object参数是用于创建数组的输入数据，可以是列表、元组、数组等。dtype参数是可选的，用于指定数组的数据类型。copy参数是可选的，默认为True，表示复制输入数据。order参数是可选的，默认为&;K&;，表示按照内存中的存储顺序创建数组。subok参数是可选的，默认为False，表示返回一个与基类类型一致的数组。ndmin参数是可选的，默认为0，表示返回的数组至少具有ndmin维度。
下面是一个创建mxn数组的示例代码：
```python
import numpy as np
m =
n =
使用列表创建mxn的数组
array = np.array([[, , , ], [, , , ], [, 0, , ]])
使用元组创建mxn的数组
array= np.array(((, , , ), (, , , ), (, 0, , )))
使用arange函数创建mxn的数组
array = np.arange(m n).reshape(m, n)
使用zeros函数创建mxn的数组
array = np.zeros((m, n))
使用ones函数创建mxn的数组
array = np.ones((m, n))
print("使用列表创建的数组：")
print(array)
print("使用元组创建的数组：")
print(array)
print("使用arange函数创建的数组：")
print(array)
print("使用zeros函数创建的数组：")
print(array)
print("使用ones函数创建的数组：")
print(array)
```
运行以上代码，将会输出如下结果：
```
使用列表创建的数组：
[[ ]
[ ]
[ 0 ]]
使用元组创建的数组：
[[ ]
[ ]
[ 0 ]]
使用arange函数创建的数组：
[[0 ]
[ ]
[ 0 ]]
使用zeros函数创建的数组：
[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]]
使用ones函数创建的数组：
[[. . . .]
[. . . .]
[. . . .]]
```
从以上示例代码和输出结果可以看出，我们可以使用列表、元组、arange函数、zeros函数和ones函数来创建一个mxn的数组。
这就是使用NumPy创建mxn数组的方法。通过使用NumPy库，我们可以快速方便地创建和处理多维数组，为科学计算提供了强大的工具。希望本文对你有所帮助！
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