要在 Python 中创建一个所有元素都为 1 的数组，NumPy 为我们提供了 numpy.ones() 函数。我们可以指定数组的形状和数据类型。
示例： 这个示例创建了一个包含 5 个元素的简单一维全 1 数组。
Python
CODEBLOCK_28be2c9d
输出
[1. 1. 1. 1. 1.]
语法
> numpy.ones(shape, dtype=None, order=‘C‘)
参数：
- shape (int 或 tuple): 定义数组的大小。
- dtype (可选): 设置元素的数据类型。
- order (可选): 内存布局，‘C‘ -> 行优先（默认，C风格）以及 ‘F‘ -> 列优先（Fortran风格）。
二维全 1 数组
我们还可以通过向 shape 参数传递一个 元组 来创建一个填充了 1 的二维数组（矩阵）。
示例： 这个示例创建了一个 3 行 4 列的二维全 1 矩阵。
Python
CODEBLOCK_5ff3d501
输出
[[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]]
说明：
- 参数 (3, 4) 定义了数组的形状。
- 结果数组有 3 行 4 列，完全填充了 1.0（浮点数）。
具有特定数据类型的数组
我们可以使用 dtype 参数来指定数组的数据类型。
示例： 这个示例创建了一个包含 4 个元素的一维整数全 1 数组。
Python
CODEBLOCK_01069c5f
输出
[1 1 1 1]
说明： 通过指定 dtype=int, 我们确保数组是整数类型，而不是 默认的 float64 类型。
多维全 1 数组
我们还可以通过传递代表形状的元组来创建更高维度的数组（3 维或更多）。
示例： 这个示例创建了一个形状为 (2, 3, 4) 的三维全 1 数组。
Python
CODEBLOCK_b4df3499
输出
[[[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]]
[[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]]]
说明：
- 参数 (2, 3, 4) 创建了一个 3D 数组。
- 它有 2 个块，每个块包含一个 3×4 的矩阵，全部填充了 1.0。