在Python的编程世界中，NumPy是一个极其重要的库，它提供了高性能的多维数组对象以及这些数组的操作工具。在数据处理和科学计算领域，NumPy扮演着基石的角色。本文档将围绕NumPy库中一个基础函数numpy.array()的使用示例展开，主题是如何使用该函数生成一个由相同元素组成的数组。
需要了解的是，numpy.array()函数本身是用来创建数组的，其基本语法结构为：
```python
numpy.array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)
```
其中，object参数可以是一个数组、列表、元组等，用于构成数组中的元素。dtype参数用于指定数组元素的数据类型，如果不设置，则根据输入数据自动推断。copy参数表示是否复制对象，order参数指定数组的内存布局方式。
文档中给出的示例使用了numpy.zeros()函数来创建一个全零数组。numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')函数用于创建指定大小（shape）的数组，所有元素初始化为零，其中dtype参数指定数据类型，默认为浮点数，order参数指定数组的存储顺序，'C'代表C风格的行优先存储，'F'代表Fortran风格的列优先存储。
在给定示例中，创建了一个形状为5行4列的零数组：
```python
new_array = np.zeros((5, 4))
```
接着，通过一个循环，将数组的前三行设置为全为0.25的数组：
```python
for i in range(3):
new_array[i] = np.array([0.25]*4)
```
这里用到了列表乘法来快速创建一个包含四个0.25元素的列表，然后通过np.array()将其转换为一个数组，并赋值给new_array的对应行。
最终，new_array的内容将是：
```python
[[0.25, 0.25, 0.25, 0.25],
[0.25, 0.25, 0.25, 0.25],
[0.25, 0.25, 0.25, 0.25],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]]
```
这里需要注意的是，尽管在代码中使用了循环来分别赋值，但是从效率上考虑，这种方法并不是最优解。使用NumPy时，尽量利用其提供的函数来避免显式的循环，因为NumPy内部对数组操作进行了优化，直接对数组进行操作通常会比循环更快。例如，可以使用numpy.full()函数直接创建一个全部由相同元素组成的数组，如下所示：
```python
new_array = np.full((5, 4), 0.25)
```
或者使用numpy.zeros()创建零数组后，再整体赋值：
```python
new_array = np.zeros((5, 4))
new_array[:] = 0.25
```
以上两种方法都可以在一行代码内完成相同的操作，而且执行效率更高。
总结来说，本文档通过实例介绍了如何利用Python的NumPy库中的numpy.array()函数创建数组，并且演示了如何使用循环以及数组切片赋值来生成含有相同元素的数组。同时，也指出了在使用NumPy时应尽量避免不必要的循环，优先使用NumPy内建的函数来提高代码的效率和执行速度。这对于那些需要处理大规模数据的程序员来说，是一个非常重要的性能优化技巧。希望本文内容能帮助读者更好地理解和掌握NumPy在实际开发中的应用。
