np.full的用法
    np.full 是 NumPy 库中的一个函数，用于创建一个指定形状和数据类型的数组，并将所有元素初始化为指定的值。
np.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C')
参数说明：
●shape：数组的形状，可以是一个整数或一个表示形状的元组。例如，shape = (2, 3) 表示创建一个 2 行 3 列的数组。
●fill_value：用于填充数组的值，可以是任何数字、布尔值、字符串或其他对象。该值将用于初始化数组中的所有元素。
●dtype：可选参数，指定数组的数据类型。如果不提供该参数，则会根据 fill_value 的数据类型进行推断。常见的数据类型包括 int、float、bool、str 等。你可以通过指定 dtype=np.int32 或 dtype='float64' 等方式显式指定数据类型。
●order：可选参数，指定数组在内存中的存储顺序。默认值是 'C'，表示按行存储（逐行存储）。也可以选择 'F'，表示按列存储（逐列存储）。
以下是一些用法的示例：
import numpy as np
# 创建一个形状为 (2, 3) 的数组，所有元素初始化为 5
arr1 = np.full((2, 3), 5)
print(arr1)
# 输出：# [[5 5 5]
#  [5 5 5]]
# 创建一个形状为 (3, 3, 2) 的数组，所有元素初始化为 1.23，数据类型为 float64
arr2 = np.full((3, 3, 2), 1.23, dtype=np.float64)
print(arr2)
# 输出：
# [[[1.23 1.23]
#  [1.23 1.23]
#  [1.23 1.23]]
#
#  [[1.23 1.23]
#  [1.23 1.23]
#  [1.23 1.23]]
#
#  [[1.23 1.23]
#  [1.23 1.23]
#  [1.23 1.23]]]
# 创建一个形状为 (4, 4) 的布尔数组，所有元素初始化为 True
arr3 = np.full((4, 4), True, dtype=bool)
print(arr3)
# 输出：
# [[ True  True  True  True]
#  [ True  True  True  True]
#  [ True  True  True  True]
#  [ True  True  True  True]]
# 创建一个形状为 (2, 2) 的数组，所有元素初始化为字符串 'Hello'
arr4 = np.full((2, 2), 'Hello', dtype=str)
print(arr4)
# 输出：
numpy库统计函数# [['Hello' 'Hello']
#  ['Hello' 'Hello']]
通过在 np.full 中指定适当的参数，你可以根据自己的需求创建具有特定形状、特定初始值和特定数据类型的数组。