NumPy 提供了一个迭代器对象，即 nditer，可以使用 Python 标准的迭代器接口来迭代给定的数组。考虑以下示例。

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在数学运算中，我们可能需要考虑不同形状的数组。NumPy 可以执行涉及不同形状数组的操作。例如，如果我们考虑矩阵乘法操作，如果两个矩阵的形状相同，那么这个操作将很容易执行。但是，我们可能也需要在形状不相似的情况下进行操作。

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本教程的这一部分将演示如何使用给定的特定范围创建 Numpy 数组。Numpy.arrange它通过在给定区间上使用均匀分布的值来创建数组。使用这个函数的语法如下。

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NumPy 提供了一种通过使用现有数据来创建数组的方式。numpy.asarray这个例程用于通过使用列表或元组等形式的现有数据来创建数组。在需要将 Python 序列转换为 NumPy 数组对象的场景中非常有用。

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可以使用以下例程构造 ndarray 对象。Numpy.empty顾名思义，empty 例程用于创建一个未初始化的指定形状和数据类型的数组。

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NumPy 提供了比 Python 提供的数值数据类型更多的选择。以下是一些数值数据类型的列表，具体信息如下表所示。

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Spring SimpleJdbcTemplate 示例Spring 3 JDBC 通过 SimpleJdbcTemplate 类支持 Java 5 的 var-args（可变参数）和自动装箱功能。SimpleJdbcTemplate 类封装了 JdbcTemplate 类，并提供了 update 方法，我们可以在其中传递任意数量的参数。SimpleJdbcTemplate 类的 update 方法语法

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Spring 提供了另一种通过命名参数插入数据的方法。这样，我们使用名称代替 ?（问号）。因此，更容易记住列的数据。命名参数查询的简单示例：insert into employee values (:id,:name,:salary)

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与 ResultSetExtractor 一样，我们可以使用 RowMapper 接口通过 JdbcTemplate 类的 query() 方法从数据库中获取记录。在执行时，我们现在需要传递 RowMapper 的实例。

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我们可以使用 JdbcTemplate 类的 query() 方法轻松从数据库中获取记录，其中我们需要传递 ResultSetExtractor 的实例。使用 ResultSetExtractor 的 query 方法的语法

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