NumPy簡介：
一個用python實現的科學計算，包括：1、一個強大的N維數組對象Array；2、比較成熟的（廣播）函數庫；3、用於整合C/C++和Fortran代碼的工具包；4、實用的線性代數、傅里葉變換和隨機數生成函數。numpy和稀疏矩陣運算包scipy配合使用更加方便。
NumPy（Numeric Python）提供了許多高級的數值編程工具，如：矩陣數據類型、矢量處理，以及精密的運算庫。專為進行嚴格的數字處理而產生。多為很多大型金融公司使用，以及核心的科學計算組織如：Lawrence Livermore，NASA用其處理一些本來使用C++，Fortran或
Matlab等所做的任務。
NumPy的安裝：
1、使用pip工具安裝：
python -m pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose
安裝完成后，通過使用pip list可以查看是否已經安裝成功了。
2、小試牛刀：
import numpy as np n= np.arange(9).reshape(3,3) print(n) #執行上述代碼，輸入結果為：
輸出結果為：
以下對上述內容進行介紹：
1.range(start,end,step)
range函數返回的是一個等差數列。構建等差數列，起點是start，終點是end，公差是step。
start和step是可選項，沒給出start的時候，從0開始；沒給出step的時候，默認的公差是1.
2. numpy.range([start,] stop, [step,] dtype=None)
start：數字型，可選參數，間隔的開始值，間隔包括開始值，缺省時的默認值是0；
stop：數字型，必填參數，間隔的結束值，間隔不包括結束值，除非一些特殊情況，比如步長不是整數，浮點數的四舍五入影響到輸出的長度；
step：數組型，可選參數，間距值，對任何輸出，它是相鄰兩個值之間的差值，out[i+1] - out[i]，缺省的默認值為1，如果指定間距值，開始值也必須指定。
dtype：輸出數組的類型，如果沒有指定，從輸入參數的類型推斷輸出結果的數據類型（即與輸入參數的類型保持一致）。
返回值：等間距的數組，對浮點型參數，結果的長度為 ceil((stop-start)/step)，因浮點溢出，這可能導致最后一個元素大於結束值。
arange()用於生成一維數組
reshape()將一維數組轉換為多維數組
再看一組示例：
print('默認一維為數組:', np.arange(3)) print('自定義起點一維數組:',np.arange(1, 3)) print('自定義起點步長一維數組:',np.arange(2, 10, 2)) print('二維數組:', np.arange(8).reshape(2, 4)) print('三維數組:', np.arange(60).reshape((3, 4, 5))) print('指定范圍三維數組:',np.random.randint(1, 8, size=(3, 4, 5)))
1、a.reshape((2,2)) 比如：將a變成為2行，2列；
2、a.reshape(-1,1)這一行 ，a的形狀屬性未知，期望a變成（只有）一列，行數未知；