在Python的数据科学领域中，`numpy`是一个不可或缺的工具库。而其中的`ones`函数更是简化了矩阵初始化的操作，堪称神器🌟！今天就带大家快速掌握这个简单却强大的函数。

首先，让我们认识一下`numpy.ones`的基本用法：

```python

import numpy as np

array = np.ones((3, 4)) 创建一个3行4列的全1数组

print(array)

```

运行后你会看到一个全是1的二维数组展示出来👇：

```

[[1. 1. 1. 1.]

[1. 1. 1. 1.]

[1. 1. 1. 1.]]

```

💡小贴士：

- 参数`(3, 4)`表示创建一个3行4列的数组，你也可以根据需求调整为其他形状。

- 默认返回的是浮点型数据，如果需要整型，可以添加`dtype=int`哦！

不仅如此，`ones`还能轻松扩展到高维数组的创建，比如三维空间的初始化：

```python

array_3d = np.ones((2, 3, 4))

print(array_3d.shape) 输出(2, 3, 4)

```

掌握了`ones`，你就迈出了构建复杂数据分析模型的第一步！💪快试试吧，你会发现它在处理矩阵运算时的无穷魅力✨。