一.Numpy简介
NumPy 即 Numerical Python，它是Python的一个扩展程序库，主要针对数组和矩阵的运算，它经常和SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用，这样可以基本代替Matlib的使用，而这一组合经常应用于机器学习和数据科学中。
二.Numpy Ndarray对象
1.ndarray指的是多维数组，存放的是同类型元素，每个元素在内存中有相同储存大小的区域，ndarray对象由计算机内连续的一部分组成，并结合索引，每个元素依次映射到内存块的一个位置中。
2.数组的参数
三.Numpy数据类型
1.数据类型
（1）.bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False）
（2）int_ 默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）
intc 与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64
intp 用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64）
int8 字节（-128 to 127）
int16 整数（-32768 to 32767）
int32 整数（-2147483648 to 2147483647）
int64 整数（-9223372036854775808 to 9223372036854775807）
uint8 无符号整数（0 to 255）
uint16 无符号整数（0 to 65535）
uint32 无符号整数（0 to 4294967295）
uint64 无符号整数（0 to 18446744073709551615）
（3）float_ float64 类型的简写
float16 半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位
float32 单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位
float64 双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位
（4）complex_ complex128 类型的简写，即 128 位复数
complex64 复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分）
complex128 复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分）
2.数据类型对象:dtype
应用：(所有代码前先写 import numpy as np)
例：
dt1=np.dtype(np.int32)
dt2=np.dtype(‘i4’) # ‘i1’,‘i2’,‘i4’,'i8’分别代表int8，int16，in32，int64
PS ：结构化数据类型：通过元组创建
例：
dt = np.dtype([(‘age’,np.int8)])
创建一个Ndarry对象并应用这个数据类型
a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt)
print(a[‘age’])
输出结果为：[10 20 30]
3.内建类型的字符代码
'S20’即代表20个字符，‘i4’即代表int32…
四.NumPy 数组属性
1.数组的维度称为秩，也就是轴（axis）的数量。对于二维数组来说，axis=0,即沿着第0轴（行）来进行操作，沿着行就是对每一列进行操作；同理,axis=1意味着对每一行进行操作。
2.数组的重要属性：