資料分析

## Numpy ##

1. import numpy as np匯入Numpy
2. np.array（list，dtype=int）構造陣列(任意維度)([[1,2,3],[2,3,4]].這是一個二維陣列),dtype強行轉換型別。最通用的是object
3. 陣列屬性 .shap屬性返回陣列的行和列。np.shap(a)也可以拿到屬性。.dtype拿到資料型別
   .itemsize屬性表示每個元素佔多少位元組
4. 陣列方法 .fill(值)把陣列變成傳入的值。np.zeros((2,3))生成2行3列全0的陣列.np.ones((2,3))全1的陣列。np.arange(開始，結束。間隔) 生成這樣一個數組. np.linspace(開始，結束。個數)
5. np.inf 無窮大，np.nan 不合法的數
6. 二維陣列索引：a[index][index] 或者 a[index,index]
7. for index,i in np.ndenumerate(a):
print(index,i)查詢二維陣列所有元素
8. a.sum()求所有元素的和，a.sum(axis=0)求類似於把a.shape得到的元組去掉axis值所在的元素求和
9. a.shape= 2,5,10把陣列分成1個三維陣列，每個三維包含2個二維，每個二維保護5個一維，每個一維包含5個元素
10. num.prod()求積。a[None,:,:]在原有維度增加一個維度。a.T 行轉列，列轉行
11. np.concatenate(a,b,axis=index) 拼接陣列，除了指定的index,其他維度長度需要一樣

12. 矩陣乘法:a.dot(a)

    scipy

13. scipy.interpolate:插值 scipy.stats:統計 scipy.optimize:優化 scipy.integrate：積分 scipy.linalg：線代

    Matplotlib

14. 畫圖：視覺化圖形工具
15. Matplotlib官網進行學習