NumPy
最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。
ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。
ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。
ndarray 内部由以下内容组成：
一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。
数据类型或 dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。
一个表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组。
一个跨度元组（stride），其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要"跨过"的字节数。
import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
print (a)结果：
[1, 2, 3]# 多于一个维度
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print (a)结果：
[[1, 2]
[3, 4]]数据类型对象 (dtype)
import numpy as np
# 使用标量类型
# int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2','i4','i8' 代替
dt = np.dtype(np.int32)
print(dt)结果：
int32dt = np.dtype('i4')
print(dt)
dt = np.dtype('<i4')
print(dt)结果;
int32
int32类型字段名可以用于存取实际的 age 列
import numpy as np
dt = np.dtype([('age',np.int8)])
a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt)
print(a['age'])结果：
[10 20 30]ndarray.ndim
ndarray.ndim 用于返回数组的维数，等于秩。
import numpy as np
a = np.arange(24)
print (a.ndim) # a 现只有一个维度
# 现在调整其大小
b = a.reshape(2,4,3) # b 现在拥有三个维度
print (b.ndim)结果：
1
3ndarray.shape
ndarray.shape 表示数组的维度，返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即 ndim 属性(秩)。比如，一个二维数组，其维度表示"行数"和"列数"。
ndarray.shape 也可以用于调整数组大小。
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print (a.shape)结果：
(2, 3)import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a.shape = (3,2)
print (a)结果;
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]NumPy 也提供了 reshape 函数来调整数组大小。
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = a.reshape(3,2)
print (b)结果：
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]ndarray.itemsize
ndarray.itemsize 以字节的形式返回数组中每一个元素的大小。
例如，一个元素类型为 float64 的数组 itemsiz 属性值为 8(float64 占用 64 个 bits，每个字节长度为 8，所以 64/8，占用 8 个字节），又如，一个元素类型为 complex32 的数组 item 属性为 4（32/8）。
import numpy as np
# 数组的 dtype 为 int8（一个字节）
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.int8)
print (x.itemsize)
# 数组的 dtype 现在为 float64（八个字节）
y = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.float64)
print (y.itemsize)结果;
1
8numpy.zeros
创建指定大小的数组，数组元素以 0 来填充：
import numpy as np
# 默认为浮点数
x = np.zeros(5)
print(x)
# 设置类型为整数
y = np.zeros((5,), dtype = np.int)
print(y)
# 自定义类型
z = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')])
print(z)结果：
[0. 0. 0. 0. 0.]
[0 0 0 0 0]
[[(0, 0) (0, 0)]
[(0, 0) (0, 0)]]numpy.ones
import numpy as np
# 默认为浮点数
x = np.ones(5)
print(x)
# 自定义类型
x = np.ones([2,2], dtype = int)
print(x)结果：
[1. 1. 1. 1. 1.]
[[1 1]
[1 1]]numpy.arange
import numpy as np
x = np.arange(5)
print (x)结果：
[0 1 2 3 4]事例二
import numpy as np
# 设置了 dtype
x = np.arange(5, dtype = float)
print (x)结果;
[0. 1. 2. 3. 4.]设置了起始值、终止值及步长：
实例
import numpy as np
x = np.arange(10,20,2)
print (x)输出结果如下：
[10 12 14 16 18]numpy.linspace
numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组，数组是一个等差数列构成的
下实例用到三个参数，设置起始点为 1 ，终止点为 10，数列个数为 10。
实例
import numpy as np
a = np.linspace(1,10,10)
print(a)输出结果为：
[ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]numpy.logspace
import numpy as np
# 默认底数是 10
a = np.logspace(1.0, 2.0, num = 10)
print (a)NumPy 切片和索引
ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。
ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。
实例
import numpy as np
a = np.arange(10)
s = slice(2,7,2) # 从索引 2 开始到索引 7 停止，间隔为2
print (a[s])输出结果为：
[2 4 6]
