array()函数可以支持深度学习数据准备，例如将数据转换为numpy数组或者TensorFlow张量。通过array()函数，可以将数据整理成合适的格式，并且可以对数据进行标准化、归一化、缩放等处理操作，以便进行深度学习模型的训练和预测。
下面是一个示例，显示如何使用array()函数将数据准备成numpy数组，以便用于深度学习模型的训练：
import numpy as np
# 假设有一个包含特征和标签的数据集
features = [[0.2, 0.3], [0.4, 0.5], [0.6, 0.7]]
labels = [0, 1, 1]
# 将数据转换为numpy数组
X = np.array(features)
y = np.array(labels)
# 打印结果
print(X)
print(y)
通过上述代码，我们将特征和标签数据转换为numpy数组X和y，以便用于深度学习模型的训练。在实际应用中，可以根据具体的数据类型和深度学习框架的要求，对数据进行相应的处理和转换，以便实现数据准备工作。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
