>>> x = [0.0, 1, 2, 3, 4]
>>> y = np.array(x)     # 0.0으로 인해 다른 1, 2, 3, 4도 모두 실수형으로 변경되어 배열을 생성
>>> y = np.array([[0.0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]])     # 2차원 배열 생성
>>> np.shape(y)   # 행과 열을 확인
(2, 5)
>>> y = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])     # 3차원 배열 생성
>>> np.shape(y)   # 2개의 2차원 배열, 각 2차원 배열은 2행 2열임을 순서대로 의미한다
(2, 2, 2)

# array + for 같이 사용
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]], float)          # 실수형으로 지정
>>> for x in a:
>>> print(x)
[1. 2.]
[3. 4.]
[5. 6.]

# 1차원에서 0~9까지의 정수가 실수형으로 변환한 후 2행 5열 형태로 표현
>>> arr = np.arange(10, dtype = float).reshape((2, 5))
>>> arr[0]       # 1행
array([0., 1., 2., 3., 4.])
>>> arr[0, 3]    # 1행 3열
3.0
>>> arr[0][3]    # 1행 3열
3.0

>>> arr[0, :]    # 1행, 1차원 배열
array([0., 1., 2., 3., 4.])
>>> arr[:, 0]    # 1열, 1차원 배열
array([0., 5.])