介绍
Python 提供了array模块，不支持多维数据，也没有运算函数。因此需要使用Numpy包。
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array 和 list ：
array用括号，每个元素类型必须相同，list用方括号，每个元素可以不是同一类型。
array的元素可以是list——如[1，2，3]，也可以是元组 ——如（1，2，3）。
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一. 导入Numpy函数库
import numpy as np
##### import 使用的几种姿势#########################
(1） import + packageA，B,C ... ：可以一次性引入多个包，但不符合python编程风格，推荐分开引入。
(2) import +package as +name ：将包重新命名，可以简化代码书写。
(3) from package import module ：引入某个包中的某一模块，可以直接使用该模块。若按（1）引入，需要用 package.module()使用该模块。
(4) from package import * ：引入包中所有模块。
(5) from package import (module1,module2) 引入包内某几个模块。
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二.创建numpy数组 ndarray
np.arrange(n) => ([1,2,3,...,n])
np.arrange(1,n,step) => 一行n列，步长step
np.ones() /// np.zeros() /// np.empty() 全0/1/随机
ones_like() /// zeros_like() /// empty_like() 按照某一array大小产生 全0/1/随机
三. array切片与索引
- numpy中，m*n大小的矩阵的表示方法为，由m个list构成的array数组，每个list有n个元素。每个list是矩阵的一行。
- python中，索引从0开始
- python中，：
[n] 表示取某个元素；
[a:b] 取的是【a，b）个元素，包括a不包括b，
[:5] 取【0，5）
[:-1] 取 【0,n-1）索引可以为负数，-x表示倒数第x个数据。
[3:] 取【3，最后】 包括最后一个元素
[起点:终点:步长] 步长可以为负数，从后往前取。
设有一个array为A：
A[row_idx,column_idx] 取A中元素，该元素的索引为row_idx的行,column_idx的列。索引用法和上面灰色框里的取元素的方法一样。
四.array中for循环的使用
几种常用的循环方法的例子如下：
seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
for item in seasons
print('index:' + str(index) + ',season:' + list1[index])
index +=1####输出
### index：0，season：Spring
### index：1，season：Summer
### index：2，season：Fall
### index：3，season：Winter
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seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
for index，item in enumrate(seasons)
print('index:' + str(index) + ',season:' + list1[index])
####输出
### index：0，season：Spring
### index：1，season：Summer
### index：2，season：Fall
### index：3，season：Winter
##### enumrate 的返回值 为 [(0,Spring),(1,Summer),(2,Fall),(3,Winter)]
##### 每次循环 取出一个元组元素，如第一次循环（0，Spring），元组内元素分别赋给index和item
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#####两个列表循环,可以使用zip函数，zip函数会把两个列表对应元素组合成元组（和enumrate返回值类型相似），然后和上述循环类似。
List_index =[0,1,2,3]
for index,item in zip(List_index,item)
print('index:' + str(index) + ',season:' + list1[index])
####输出
### index：0，season：Spring
### index：1，season：Summer
### index：2，season：Fall
### index：3，season：Winter