本节主要内容有：
1.什么是ndarray对象
2.numpy有什么数据类型
3.怎么用
numpy是什么
numpy就是一个让你的python在矩阵运算的时候更快的库
你会说：没事，我电脑128T内存，用自带的数据类型也很快。
然后你跑了个千层网络，最后还是用了numpy.
ndarray对象
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。
至于这个东西是怎么实现的，不是我关心的问题，也不是入门人关心的问题。（其实就是有个指针和偏移量blablabla）
那么怎么创建一个这个对象呢？请看下面
创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可：
numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
里面的参数什么意思呢？
| 参数名字 | 意思 |
|---|---|
| object | 数组或嵌套的数列 |
| dtype | 数组元素的数据类型，可选 |
| copy | 对象是否需要复制，可选 |
| order | 创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认） |
| subok | 默认返回一个与基类类型一致的数组 |
| ndmin | 指定生成数组的最小维度 |
a = np.array([1,2,3,4],dtype=float)
b = np.array([[1,2],[3,4]])
c = np.array([1,2,3,4],ndmin=2)
print(a)
print(b)
print( c)
所以执行的结果就是
[1. 2. 3. 4.]
[[1 2]
[3 4]]
[[1 2 3 4]]
numpy中的数据类型
有很多数据类型，其中最常用的就是以下这么几个。
bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False）
int_ 默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）
float_ float64 类型的简写
点击这里查看所有数据类型