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在科學研究數據分析中，我們經常使用Python中的numpy庫來處理數據。numpy提供了一個array()函數，可以用來創建數組并進行各種操作。下面是一個簡單的示例，說明如何使用array()進行科學研究數據分析：
import numpy as np
# 創建一個一維數組
data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 創建一個二維數組
data2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 計算數組的平均值
mean1 = np.mean(data1)
mean2 = np.mean(data2)
# 計算數組的標準差
std1 = np.std(data1)
std2 = np.std(data2)
# 打印結果
print("一維數組的平均值：", mean1)
print("一維數組的標準差：", std1)
print("二維數組的平均值：", mean2)
print("二維數組的標準差：", std2)
在這個示例中，我們首先使用array()函數創建了一個一維數組和一個二維數組。然后，我們使用numpy庫提供的mean()和std()函數來計算數組的平均值和標準差。最后，我們打印出了計算得到的結果。
使用array()函數可以方便地創建數組，并且可以進行各種復雜的數據分析操作。在科學研究中，我們經常需要對數據進行統計分析，而numpy庫提供的各種函數可以幫助我們快速地完成這些分析。因此，array()函數是科學研究數據分析中一個非常有用的工具。
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