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array()函數可以支持深度學習數據準備，例如將數據轉換為numpy數組或者TensorFlow張量。通過array()函數，可以將數據整理成合適的格式，并且可以對數據進行標準化、歸一化、縮放等處理操作，以便進行深度學習模型的訓練和預測。
下面是一個示例，顯示如何使用array()函數將數據準備成numpy數組，以便用于深度學習模型的訓練：
import numpy as np
# 假設有一個包含特征和標簽的數據集
features = [[0.2, 0.3], [0.4, 0.5], [0.6, 0.7]]
labels = [0, 1, 1]
# 將數據轉換為numpy數組
X = np.array(features)
y = np.array(labels)
# 打印結果
print(X)
print(y)
通過上述代碼，我們將特征和標簽數據轉換為numpy數組X和y，以便用于深度學習模型的訓練。在實際應用中，可以根據具體的數據類型和深度學習框架的要求，對數據進行相應的處理和轉換，以便實現數據準備工作。
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