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Tensorflow/Numpy :不生成数组的对象__array__方法

Tensorflow和Numpy是两个在云计算领域中广泛使用的开源库，用于数值计算和机器学习任务。它们都提供了array方法，用于将对象转换为数组。

Tensorflow是一个用于构建和训练机器学习模型的强大框架。它支持各种机器学习任务，包括图像识别、自然语言处理和推荐系统等。Tensorflow中的array方法用于将Tensorflow对象转换为Numpy数组，以便进行进一步的数值计算和分析。

Numpy是一个用于科学计算的Python库，提供了高效的多维数组对象和各种数学函数。Numpy中的array方法用于将Numpy对象转换为普通的Python数组或其他支持数组操作的对象。

这两个库的array方法的主要作用是将对象转换为数组，以便进行更灵活和高效的数值计算。通过将对象转换为数组，可以利用Numpy和Tensorflow提供的丰富函数和方法来处理数据，进行各种数学运算、统计分析和机器学习任务。

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NumPy 1.26 中文官方指南（三）

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