array()如何支持深度学习数据准备

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。

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