array数组
生成array数组
将list转化为array数组
import numpy as np
np.array([1,2],type=np.int32)
其中dtype定义的是元素类型，np.int32指32位的整形
如果直接定义dtype=int 默认的是32位整形。
zeors和ones方法
zeros()方法，该方法和ones()类似，都是通过指定大小生成矩阵，顾名思义zeors生成全0而ones生成全1，需要注意的是定义的矩阵形状参数是一个元组，而不能分开输入，如下图中(1,3)表生成1行3列的矩阵。
arange()方法
arange()方法类似于列表推导式。在该方法中可以输入三个参数，分别是起始值，终止值，步长。也可以输入一个值，此时起始值默认为0，步长默认为1
linspace方法
linspace方法，该方法和arange方法类似，区别是一个是arange定义步长而linspace定义取的点个数，该方法定义在指定区域中每隔一个平均长度取一个点。包含截至点。
random方法
random方法，该方法在根据指定形状随机生成0到1之间的数。
常用方法
1查询数组维度
.ndim
返回数组维度
2查询数组形状
.shape
返回形状，例如(1,1)表示该数组有1行1列
3查询大小
.size
返回元素个数
4查询元素类型
.dtype
改变数组形状reshape
.reshape()可以将数组调整为指定形状，不过前提是改变前形状和改变后形状元素个数一致，否则会报错
寻找元素和求和
numpy.max(array)找到array数组中最大元素
numpy.min(array)找到array数组中最小元素
numpy.sum(array)对array数组求和
上述三个方法中。默认对整个数组查找或执行。同时也可以指定维度。添加参数axis=1表示对列操作，同理axis=0表示对行操作。
寻找最大最小元素位置
numpy.argmax(array)返回array数组中最大值位置
numpy.argmin(array)放回array数组中最小值位置
上述两个方法缺点是该位置是将array转化为1维数组后位置，如果查询多维数组需要一些转化
常用于越界处理的clip方法
np.clip()该方法有三个参数，分别是指定的数组，下界，上界。该方法作用是处理越界，例如如果某函数越了上界就将该元素修改为上界。如果有元越了下界，就修改了下界。
矩阵装置
.T 和.transpose均是装置
扩展维度
使用np.newaxis
数组计算
比较元素
两个矩阵可以直接比较，放回一个相同形状元素，如果两个矩阵同一位置满足条件新矩阵为True否则为False。利用该方法可以放回指定元素。例如
运算和矩阵相乘
np.dot(a,b)是a和b矩阵相乘。该方法执行的是线性代数的矩阵相乘。
而直接使用* + - **分别是两个矩阵对应位置元素相乘、相加、相减、指数运算
拷贝
这里的拷贝和列表相差无几。分为浅拷贝和深拷贝。
浅拷贝是将元素复制，如果元素是一个数组直接复制地址。使用方法view
深拷贝会将子数组也复制。使用方法copy
参考资料
链接
