一、Numpy的介绍：
1、ndarray：
NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成：
（1）实际的数据
（2）描述这些数据的元数据 ，大部分操作仅针对于元数据，而不改变底层实际的数据。
NumPy数组的下标从0开始。
同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。
在详细介绍NumPy数组之前。先详细介绍下NumPy数组的基本属性。NumPy数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是NumPy中的轴（axes），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩，就是数组的维数。
NumPy的数组中比较重要ndarray对象属性有：
ndarray.ndim：数组的维数（即数组轴的个数），等于秩。最常见的为二维数组（矩阵）。
ndarray.shape：数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中，表示数组的“行数”和“列数”。ndarray.shape返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即ndim属性。
ndarray.size：数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积。
ndarray.dtype：表示数组中元素类型的对象，可使用标准的Python类型创建或指定dtype。另外也可使用前一篇文章中介绍的NumPy提供的数据类型。
ndarray.itemsize：数组中每个元素的字节大小。例如，一个元素类型为float64的数组itemsiz属性值为8(float64占用64个bits，每个字节长度为8，所以64/8，占用8个字节），又如，一个元素类型为complex32的数组item属性为4（32/8）。
ndarray.data：包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。2、创建ndarray数组：
ndarray属性：ndim属性，表示维度个数；shape属性，表示各维度大小；dtype属性，表示数据类型。
创建ndarray数组函数有：
创建numpy数组代码演示：
import numpy as np #引入numpy库
#以list形式创建：
#创建一维的narray对象
a = np.array([1,2,3,4,5])
#创建二维的narray对象
a2 = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])a_ones = np.ones((3,4)) # 创建3*4的全1矩阵
print(a_ones)
# 结果
[[ 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1.]]
a_zeros = np.zeros((3,4)) # 创建3*4的全0矩阵
print(a_zeros)
# 结果
[[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]]
a_eye = np.eye(3) # 创建3阶单位矩阵
print(a_eye)
# 结果
[ 1. 0. 0.]
[ 0. 1. 0.]
[ 0. 0. 1.]]
a_empty = np.empty((3,4)) # 创建3*4的空矩阵
print(a_empty)
# 结果
[[ 1.78006111e-306 -3.13259416e-294 4.71524461e-309 1.94927842e+289]
[ 2.10230387e-309 5.42870216e+294 6.73606381e-310 3.82265219e-297]
[ 6.24242356e-309 1.07034394e-296 2.12687797e+183 6.88703165e-315]]