numpy学习记录

Numpy可以用来做数组的算数和逻辑运算以及与线性代数有关的操作，通常与 SciPy和 Matplotlib一起使用。

NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。

ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。 ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象（称为 dtype）。

从ndarray对象提取的任何元素（通过切片）由一个数组标量类型的 Python 对象表示。

NumPy 数字类型是dtype（数据类型）对象的实例，每个对象具有唯一的特征。 这些类型可以是np.bool_，np.float32等。

使用方法:import numpy as np

ndarray类的实例可以通过本教程后面描述的不同的数组创建例程来构造： numpy.array ；
返回一个包含数组维度的元组，也可以用于调整数组大小：ndarray.shape，也提供了reshape函数来调整数组大小。

创建指定形状和dtype的未初始化数组：numpy.empty

返回特定大小，以 0 填充的新数组：numpy.zeros

返回特定大小，以 1 填充的新数组：numpy.ones

函数返回ndarray对象，包含给定范围内的等间隔值：numpy.arange