NumPy是高性能科學計算和數據分析的基礎包。

　　主要功能：　　　

　　　　1、ndarray，一個具有矢量算術運算和復雜廣播能力的快速且節省空間的多維數組。

　　　　2、用於對整組數據進行快速運算的標準數學函數（無需編寫循環）。

　　　　3、用於讀寫磁盤數據的工具以及用於操作內存映射文件的工具。

　　　　4、線性代數、隨機數生成以及傅裏葉變換功能。

　　　　5、用於集成由C、C++、Fortran等語言編寫的代碼的A C API。

　　ndarray：一種多維數組對象。ndarray是一個通用的同構數據多維容器（所有元素必須是相同類型的）。每個數組都有一個shape（一個表示各維度大小的元組）和一個dtype（一個用於說明數組數據類型的對象）

　　創建ndarray：

　　　　通過np.array（）創建，例：arr1 = np .array（序列型對象）

　　　　嵌套序列將會被轉化為一個多維數組。

　　　　其他創建方法：zeros和ones分別可以創建指定長度或形狀的全0或全1數組。

　　　　　　　　　　　empty可以創建一個沒有任何具體值的數組。

　　NumPy默認數據類型是浮點型（float64）

　　ndarray的數據類型：

　　astype（）：將一個數組從一個dtype轉換成另一個dtype。例：arr.asyupe(目標數據類型)，浮點數轉換為整數會舍去小數部分。

　　基本索引和切片：切片索引、布爾索引、花式索引（利用整數數組進行索引）：花式索引跟切片不一樣，它總是將數據復制到新數組中。

　　數組轉置：轉置是重塑的一種特殊形式，它返回的是源數據的視圖（不會進行任何復制操作）。通過transpose方法、swapaxes方法和T屬性進行行列轉置。

　　通用函數：sqrt、exp、maximum（將兩個數組中元素兩兩比較，返回最大的元素重新組成一個數組）、modf（返回浮點數組的小數和整數部分）

　　　　基本數組統計方法：

　　集合函數：

　　常用的線性代數函數：

　　隨機函數：

第4章 NumPy基礎