一、简介
在numpy中，np.ones()是一个创建指定形状的全1数组的函数。该函数的语法格式如下：
numpy.ones(shape, dtype=None, order='C', *, like=None)其中，参数shape为数组的形状，dtype为数组的数据类型，默认为float64，order为数组的存储顺序，like为可传入一模一样的数组到新的数组，且被传入的数组需要满足的条件和生成的数组一样。这个函数对于构建全1数组来说是非常有用的。
二、用法
1、生成一维数组
生成一个长度为5的全1一维数组：
import numpy as np
arr = np.ones(5)
print(arr)
输出结果：
[1. 1. 1. 1. 1.]2、生成多维数组
生成一个2行3列的全1二维数组：
import numpy as np
arr = np.ones((2, 3))
print(arr)
输出结果：
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]3、生成指定数据类型的数组
生成一个长度为4的整型全1数组：
import numpy as np
arr = np.ones(4, dtype=int)
print(arr)
输出结果：
[1 1 1 1]三、注意事项
1、注意参数形式
在调用np.ones()时，需要传入数组的形状作为参数。如果传入的是单个整型数值n，则创建一个长度为n的一维数组；如果传入的是一个元组（n，m，...），则生成一个n行m列......的多维数组。
2、注意默认数据类型
当不指定数组的数据类型时，默认的数据类型是float64。如果需要生成整型数组，需要传入dtype=int的参数。
3、注意三个存储顺序的区别
在调用np.ones()时，order参数的默认值为'C'，即按行存储，当存储顺序为'F'，即按列存储时，生成的数组的存储位置会发生变化。
结语
本文详细阐述了np.ones()的用法及注意事项，从生成一维数组、生成多维数组、生成指定数据类型的数组三个方面介绍了该函数的使用方法，并指出了调用该函数时需要注意的事项。np.ones()这个函数可以极大地简化数组的生成过程，对于科学计算和数据处理等领域有着非常广泛的应用。
