numpy引用
import numpy as np
N維數組對象
np.array([0,1,2,3,4],[9,8,7,6,5,4])
np.array()生成一個ndarray數組
np.array()輸出成[ ]形式，元素由空格分隔
ndarry對象的屬性
.ndim 秩，即軸的數量或維度的數量
.shape ndarry對象的尺度，對於矩陣，n行m列
.size ndarry對象元素的個數，相當於.shape中n*m的值
.dtype ndarry對象的元素類型
.itemsize ndarry對象中每個元素的大小，以字節為單位
ndarry的元素類型
1.
bool 布爾類型，True或False
intc 與C語言中的int類型一致，一般是int32或int64
intp 用於索引的整數，與C語言中ssize_t一致，int32或int64
int8 字節長度的整數，取值：[‐128, 127]
int16 16位長度的整數，取值：[‐32768, 32767]
int32 32位長度的整數，取值：[‐231, 231‐1]
int64 64位長度的整數，取值：[‐263, 263‐1]
2.
uint8 8位無符號整數，取值：[0, 255]
uint16 16位無符號整數，取值：[0, 65535]
uint32 32位無符號整數，取值：[0, 232‐1]
uint64 32位無符號整數，取值：[0, 264‐1]
float16 16位半精度浮點數：1位符號位，5位指數，10位尾數
float32 32位半精度浮點數：1位符號位，8位指數，23位尾數
float64 64位半精度浮點數：1位符號位，11位指數，52位尾數
3.
complex64 復數類型，實部和虛部都是32位浮點數
complex128 復數類型，實部和虛部都是64位浮點數
ndarry數組的創建方法
1.從Python中的列表、元組等類型創建ndarray數組
2.使用NumPy中函數創建ndarray數組，如：arange, ones, zeros等
np.arange(n) 類似range()函數，返回ndarray類型，元素從0到n‐1
np.ones(shape) 根據shape生成一個全1數組，shape是元組類型
np.zeros(shape) 根據shape生成一個全0數組，shape是元組類型
np.full(shape,val) 根據shape生成一個數組，每個元素值都是val
np.eye(n) 創建一個正方的n*n單位矩陣，對角線為1，其余為0
np.ones_like(a) 根據數組a的形狀生成一個全1數組
np.zeros_like(a) 根據數組a的形狀生成一個全0數組
np.full_like(a,val) 根據數組a的形狀生成一個數組，每個元素值都是val
np.linspace() 根據起止數據等間距地填充數據，形成數組
np.concatenate() 將兩個或多個數組合並成一個新的數組
3.從字節流（raw bytes）中創建ndarray數組
4.從文件中讀取特定格式，創建ndarray數組
ndarry數組的變換
.reshape(shape) 不改變數組元素，返回一個shape形狀的數組，原數組不變
.resize(shape) 與.reshape()功能一致，但修改原數組
.swapaxes(ax1,ax2) 將數組n個維度中兩個維度進行調換
.flatten() 對數組進行降維，返回折疊后的一維數組，原數組不變
ndarry數組類型的變換
ndarry數組向列表的轉換
ndarry數組的操作
索引和切片
ndarry數組的運算
一元函數
二元函數
