1. 简介

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。最主要的数据结构是ndarray数组。

NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab。

SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。

Matplotlib 是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。

2. 创建

创建一维数组

（1）直接创建：np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

（2）从python的list中建立：np.array(list([1, 2, 3, 4, 5, 6]))

创建常量值的一维数据

（1）创建以0为常量值：np.zeros(n,dytpe=float/int)

（2）创建以1为常量值：np.ones(n)

（3）创建一个空数组：np.empty(4)

创建一个元素递增的数组

（1）从0开始增长的递增数组：np.arange(8)

（2）给定区间，自定义步长：np.arange(0,1,0.2)

（3）给定区间，自定义个数：np.linspace(-1,1,50)

创建多维数组：创建单维数组，再添加进多维数组

# 数组的结构一定是np.array([]) 无论数组中间存放的是多少“层”数据
# 二维数组相当于存放的是“两层”数组而已
arr1=np.array(list([1, 2, 3, 4, 5]))
arr2=np.array([arr1,[1,0,0,1,0]])               # 2*5的两维数组
arr3=np.array(list([[0,0,1,1,1],[1,1,1,0,0],[2,3,4,5,6]]))    # 3*5的两维数组
arrx=np.array([arr1,list([1, 2, 3, 4, 5],[1,1,1,0,0])])     # 报错
arry=np.array([list([[ 1,2,3,  7, 11],[2,3,4,5,6]]),[1, 2, 3, 4, 5]]) # 报错

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