在機器學習中，Python中常用的數組操作方法有：
Numpy：Numpy是Python中用于科學計算和數據分析的庫，提供了多維數組對象和一系列對數組進行操作的函數。常用的方法包括創建數組、索引和切片數組、數組運算、數組拼接和分割等。
Pandas：Pandas是Python中用于數據分析的庫，提供了數據結構Series和DataFrame，可以方便地處理和分析數據。常用的方法包括數據的篩選、合并、分組、統計等操作。
Scipy：Scipy是Python中用于科學計算的庫，提供了很多數學、科學和工程計算的方法。常用的方法包括線性代數、優化、插值、信號處理等。
Scikit-learn：Scikit-learn是Python中用于機器學習的庫，提供了各種機器學習算法和工具。常用的方法包括數據預處理、模型訓練、評估和調參等。
這些庫提供了豐富的數組操作方法，可以滿足機器學習中的各種需求。同時，Python也提供了一些內置的數組操作方法，如列表推導式、zip函數等，也可以用于數組操作。
