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例えば：

トークン問題

Dドライブjupterへの入力は、それがディスク・ファイルを表示します

1リストの変換配列：

import numpy as np
np.array(shop_car)

• 印刷結果

• アレイを乗算する（ベクトル演算）

  #### 有一个购物车， 购物车中有商品的数量和对应的价格， 求总的价格
  import numpy as np
  shop_car = [2,4,6,1]
  shop_price = [10,20,1,30]
  
  shop_car_np=np.array(shop_car)
  shop_car_np
  
  shop_price_np = np.array(shop_price)  ### ndarray
  shop_price_np
  
  res = shop_car_np * shop_price_np   #### 向量操作
  res.sum()
  
  """
  数组于列表的区别：
    相比于列表，需要for循环，而数组只需调用内容的sum（）方法即可
    数组（列表）：对应索引位相乘【包括数组和数组相乘】，sum（）相加
    做了列表不能做的事
  """
  

2 ndarray二次元アレイ

• ndarray 2次元配列：2つの以上のリストのセットのリスト

  res= np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
  res

• でる：

  array([[1, 2, 3, 4],
         [5, 6, 7, 8]])

3. ndarrayプロパティ

• （高次元配列の点で）アレイのres.T--転置

  res= np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
  res.T

  でる

  array([[1, 5],
         [2, 6],
         [3, 7],
         [4, 8]])
  
  # 数组的转置就是讲二维或多维数组之间对应索引位置的值两两放在数组中

  ・トランスポーズ：いくつかの奇数行

• res.dtype

  でる

  dtype('int32')

• 配列要素の数 - res.size

  でる

  8

• 次元配列res.ndim--

  でる

  2

• タプルの形態でアレイのres.shape ###表示寸法

  でる

  
  array([[1, 2, 3, 4],
         [5, 6, 7, 8]])
  # 两行4列！

4 ndarrayデータ型変換

5 ndarray作成

注意：

• linspace

  np.linspace(2,4,num=10,endpoint=False)# num就是平均分成几份，endpoint算不算最后一个
  
  
  np.eye(4,dtype=int,k=-2)#对角线索引:0(默认)表示主对角线，正值表示上对角线，负值表示上对角线到下对角线。
  
  np.empty([2,1], dtype=int)# 几行几列的随机数，
  
  zeros # 填充0
  np.zeros(10) #
  
  np.ones(10)# 弄出几个1的数组