Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。可以用作数据统计、图像处理、线性代数、傅里叶变换等。
对于运算的数据首先表示为numpy数组的形式（向量化）
首先导入numpy这个库
然后使用np.array()创建一个数组
也可以使用np.zeros（）创建一个全零的数组
在numpy中用shape来获取数组的尺寸
3是数组第一维的尺寸，即行数；2是数组第二维的尺寸，即列数
类似，使用np.ones（）创建一个全是一的数组
使用np.arange（）创建一个递增或递减的数列
使用
np.linspace返回某个区间等间距的数（前两个数是参数范围，第三个数是输出样本的总数）
随机数组的生成
numpy默认为64为的浮点数，通过deype=...改变数据类型
使用astype(...)转换数据类型
基本运算
两个相同尺寸的数组可以直接进行四则运算
乘法运算中np.dot可以将两个向量进行点乘运算
使用np.sqrt对所有数依次求平方根
使用np.sin()，np
.cos()进行三角函数运算
使用np.log(),np.power进行对数指数运算
广播
不同尺寸的数组也可以直接做运算
使用min,max返回数组中最小或最大的元素
sum返回所有数据的总和
mean,median返回数据的平均值
var,std会返回数据的方差和标准差
如果是多维数据
axis=0时，将每一行中对应的数据相加
axis=1时
获取元素（如获取第一行第二列的元素）
按条件筛选出指定的元素（如获取小于3的元素）
组合筛选（“与”用"&”“或”用“|”）
获取第一行的一到二列的元素
第一行所有列的元素
按跨度取值（第三个数取负值使是从右向左取值）
翻转数组
图片处理
读取数据文件
使用np.narry(im)将图片转换成数组
访问某个像素点的颜色
单独提取某种颜色
将两张图片混合在一起
将浮点数转换成整型数从而显示图片
使用跨度-1翻转图片
使用切片裁剪出某部分
