创建Ndarray数组对象
说明
numpy默认ndarray的所有元素的类型是相同的，这一点与Python中的list不同
如果传进来的列表中包含不同的类型，则统一为同一类型，优先级：str>float>int
1.array()函数
原型：numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
作用：创建Ndarray数组对象
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| 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 |
2.asarray()函数
原型：numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)
作用：类似 numpy.array，但 numpy.asarray 只有三个，比 numpy.array 少两个
| 参数 | 数据 |
|---|---|
| a | 任意形式的输入参数，可以是，列表, 列表的元组, 元组, 元组的元组, 元组的列表，多维数组 |
| dtype | 数据类型，可选 |
| order | 可选，有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序 |
3.empty()函数
原型：numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
作用：创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| shape | 数组形状 |
| dtype | 数据类型，可选 |
| order | 有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序 |
4.zeros()函数
原型：numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
作用：创建指定大小的数组，数组元素以 0 来填充
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| shape | 数组形状 |
| dtype | 数据类型，可选 |
| order | ‘C’ 用于 C 的行数组，或者 ‘F’ 用于 FORTRAN 的列数组 |
5.ones()函数
原型：numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')
作用：创建指定形状的数组，数组元素以 1 来填充
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| shape | 数组形状 |
| dtype | 数据类型，可选 |
| order | ‘C’ 用于 C 的行数组，或者 ‘F’ 用于 FORTRAN 的列数组 |
6.full()函数
原型：numpy.full(shape, fill_value, dtype=None, ordr='C')
作用：创建指定形状的数组，数组元素以 fill_value 来填充
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| shape | 数组形状 |
| fill_value | 填充的数据 |
| dtype | 数据类型，可选 |
| order | ‘C’ 用于 C 的行数组，或者 ‘F’ 用于 FORTRAN 的列数组 |
7.eye()函数
原型：numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=float, order='C')
作用：对角线为1其他的位置为0
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| N | 行数量 |
| M | 列数量，默认等于行数量，可选 |
| dtype | 数据类型，可选 |
| order | ‘C’ 用于 C 的行数组，或者 ‘F’ 用于 FORTRAN 的列数组 |
8.arange()函数
原型：numpy.arange(start, stop, step, dtype)
作用：创建数值范围并返回 ndarray 对象，根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长，生成一个 ndarray
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| start | 起始值，默认为0 |
| stop | 终止值（不包含） |
| step | 步长，默认为1 |
| dtype | 返回ndarray的数据类型，如果没有提供，则会使用输入数据的类型 |
9.fronbuffer()函数
原型：numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)
作用：用于实现动态数组，接受 buffer 输入参数，以流的形式读入转化成 ndarray 对象
注意：buffer 是字符串的时候，Python3 默认 str 是 Unicode 类型，所以要转成 bytestring 在原 str 前加上 b
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| buffer | 可以是任意对象，会以流的形式读入 |
| dtype | 返回数组的数据类型，可选 |
| count | 读取的数据数量，默认为-1，读取所有数据 |
| offset | 读取的起始位置，默认为0 |
10.fromiter()函数
原型：numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)
作用：从可迭代对象中建立 ndarray 对象，返回一维数组
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| iterable | 可迭代对象 |
| dtype | 返回数组的数据类型，可选 |
| count | 读取的数据数量，默认为-1，读取所有数据 |
11.linspace()函数
原型：numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
作用：创建一个一维数组，数组是一个等差数列构成的
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| start | 序列的起始值 |
| stop | 序列的终止值，如果endpoint为true，该值包含于数列中 |
| num | 要生成的等步长的样本数量，默认为50 |
| endpoint | 该值为 ture 时，数列中包含stop值，反之不包含，默认是True |
| retstep | 如果为 True 时，生成的数组中会显示间距，反之不显示 |
| dtype | ndarray 的数据类型 |
12.logspace()函数
原型：numpy.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)
作用：创建一个于等比数列
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| start | 序列的起始值为：base ** start |
| stop | 序列的终止值为：base ** stop。如果endpoint为true，该值包含于数列中 |
| num | 要生成的等步长的样本数量，默认为50 |
| endpoint | 该值为 ture 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True |
| base | 对数 log 的底数，默认是10 |
| dtype | ndarray 的数据类型 |
13.random.rand()函数
原型：rand(d0, d1, ..., dn)
作用：生成[0, 1)之间的随机数
14.random.random()函数
原型：random(size=None)
作用：生成[0, 1)之间的随机数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| size | 元素个数 |
15.random.randint()函数
原型：randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
作用：生成随机数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| low | 包含的下限 |
| high | 不包含的上限 |
| size | 元素个数 |
| dtype | 元素类型 |
16.random.randn()函数
原型：randn(d0,d1,…,dn)
作用：返回一个或一组样本，具有标准正态分布
标准正态分布：又称为u分布，是以0为均值、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）
random.normal()函数
原型：normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
作用：生成高斯分布的概率密度随机数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| loc | 浮点型，此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre） |
| scale | 浮点型，此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高） |
| size | 输出的shape，默认为None，只输出一个值 |
