python中，想要对数组和矩阵进行任意维度的快速处理操作，就需要使用到Numpy数组的功能了。在Numpy数组中，使用ndarray对象来处理多维数组，下面这篇文章中详细的介绍了创建ndarray的两种方法，一起来看看吧。
一、ndarray数组
在numpy中，它是一种核心的数据结构，在数据中每一个元素都是同一种类型，也可以把它称之为数组，在使用的时候更加的节省内存空间，提高了cpu的计算时间，并且在这个数组中，含有丰富的函数，可以对数据进行操作，这里介绍了两种创建的方式，具体的操作如下：
1、使用array()函数
想要创建ndarray数组的话，最简单的方式就是使用numpy库中所提供的这个函数，它可以直接将一个简单的数组转换为ndarray数组，这个函数在使用的时候可以接受的任意的序列类型的对象，下面看一个简单的例子，在示例只能是将一个列表转换成ndarray数组，代码如下：
import numpy as np #导入numpy a = [1,2,3,4,5,6] #创建一维数组 b = np.array(a) print(b)
输出列表
[1,2,3,4,5,6] c = [[1,2,3],[4,5,6]] #创建多维数组 d = np.array(c) print(d)
转换成数组之后的运行结果：
[[1,2,3] [4,5,6]]
2、使用zeros()函数和ones()函数
这里介绍的是两个函数，这两个函数在创建数组的时候，分别可以设置创建时的长度和形状，如果想让创建的数组中全是0的话，使用的就是zeros()函数，全1则使用ones()函数，举个例子，代码如下：
b = np.ones((3,4),dtype=np.int64) print(b)
运行结果：
[[1 1 1 1] [1 1 1 1] [1 1 1 1]]
以上就是关于python中如何创建ndarray数组？python中ndarray创建的两种方法的相关讲解了，文章中介绍了两种不同的创建ndarray的方法，大家可以动手实践一下。
