numpy的一些急速理解操作
numpy库
Python的一个扩展程序库，它不仅针对数组运算提供了大量的函数库，而且它还能够支持维度数组与矩阵运算。
numpy的多维数组的创建
numpy的基本运算
矩阵的索引
矩阵的合并与切片
当然，首先是要导入numpy库
numpy的多维数组的创建
首先，一维矩阵的创建：
Numpy中定义的最重要使用最频繁的对象就是ndarray的N维数组类型。
一般使用 np.array() 里面参数很多，目前用不上,只需要里面放列表就可以。
创建多维列表时，可以指定数据类型
生成全为0的多维数组
生成递增或者递减的多维数组
创建一维数组 且分为几段
欧克 ,接下来说点矩阵（多维数组）：
如何把一维数组转化为多维数组：
一个reshape足够了
创建多维列表时，可以指定数据类型
在说点查询的矩阵性质的内置方法：
如果想知道多维数组里有几行几列
如果想知道多维数组是几维的
如果想知道多维数组里有多少个元素、
numpy的基本运算
先创建两个一维数组进行运算
一维的减法
一维的加法
可以用sin cos tan 函数
可以判断里面的值
矩阵运算
创建个矩阵先
矩阵对应相乘
矩阵相乘
矩阵的一些方法
找出矩阵中最小的索引
矩阵的索引
一维矩阵的索引
再来看看多维数组的索引
先化为多维数组
用索引值来看矩阵中的值
看看矩阵中的迭代器中的值
矩阵的合并与切片
合并两个序列
分割多维数组：
OK