本篇会出现的函数：array(),arange(),random(),randint(),zeros(),ones(),full(),eye(),reshape(),round()，T，transpose()
嗨喽嗨喽大家好啊，我是小白一枚，现阶段正在学习数据分析相关知识，听课时候获得了一些感悟并总结了一点点小笔记想要分享上来和大家一起讨论，大家可以当作资料随便看看哦，如果大家觉得哪里模糊或者不够准确，可以在评论区@我哦，嘿嘿~
一、numpy的用法
1.1Numpy是python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。
1.2Numpy提供一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的'items'集合。
1.3numpy.ndarray支持向量化运算。
二、numpy中的数组，与python中的列表区别
2.1一个列表可以存储多种数据类型，而数组只能存储同种数据类型。
2.2数组可以是多维的，当多维数组中所有的数据都是数值类型的时候，相当于线性代数中的矩阵，是可以进行相互间的运算的。
三、代码用法
（1）.数组
1.库的导入
import numpy as np2.array（）
生成1--4的一维数组
a1=np.array([1,2,3,4])
a1
3.arange（）
生成2到22的一维数组，步长为2（包括左面不包括右面）
a2=np.arange(2,22,2)
a2
4.产生随机数：random（）
生成两行两列的二维随机数组
a3=np.random.random((2,2)) #两行两列，随机数
a3
产生三行三列的二维随机数组（数据在 0--10之间）
a4=np.random.randint(0,10,size=(3,3))#元素是从0--10的随机数，三行三列
a4 
5.zeros()
产生两行两列均为0的二维数组
a5=np.zeros((2,2)) #两行两列都是0
a5
6. ones()
产生两行两列均为1的二维数组
a6=np.ones((2,2)) #两行两列都是1
a67.full()
产生两行两列均为其他数的二维数组
a7=np.full((2,2),6) #两行两列都是6
a78.eye()
生成斜上方都为1，其他元素为0的三行三列的二维数组
a8=np.eye(3) #生成的是斜上方都是1，其他元素为0的3*3的矩阵
a8（2）.数组操作
1.reshape():切割
转变数组维度
data=np.arange(12).reshape(3,4) #把一维数组变成三行四列的二维数组
data
2.ndim
查看数组维度
data.ndim
3. shape
查看数组为几行几列
data.shape
4.size
查看数组元素的个数
data.size
5.dtype
查看数组类型
data.dtype
（3）数组与数的计算
1.给某个数组扩大某倍
a3=np.random.random((2,2)) #两行两列，随机数
aa=a3*10 #给a3数组的元素乘以10
aa
2.round()
给数组保留三位小数
aaa=aa.round(3) #保留小数点
aaa
这篇暂时先写到这里吧，我们下篇再见！拜拜~
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