NumPy
介绍：
NumPy---Numerical PythonPython语言的一个拓展程序库，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。主要功能：
数组计算广播功能函数整合 C/C++/Fortran 代码的工具线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能常见搭配：
SciPy---Scientific Python
其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
Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+ 向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口（API） Ndarray 对象
import numpy as np test = np.array(object, dtype, copy, order, subok, ndmin)
| 参数名 | 解释 |
| 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 |
常用数据类型
| 名称 | 解释 |
| bool_ | 布尔型数据---True/False |
| int_ | 默认的整数类型 |
| intc | 与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64 |
| intp | 用于索引的整数类型 |
| int8 | 字节---[-128, 127] |
| int16 | 整数---[-32768, 32767] |
| int32 | 整数---[-2147483648, 2147483647] |
| int64 | 整数---[-9223372036854775808, 9223372036854775807] |
| uint8 | 无符号整数---[0, 255] |
| uint16 | 无符号整数---[0, 65535] |
| uint32 | 无符号整数---[0, 4294967295] |
| uint64 | 无符号整数---[0, 18446744073709551615] |
| float_ | 即float64 |
| float16 | 半精度浮点数---1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位 |
| float32 | 单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位 |
| float64 | 双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位 |
| complex_ | complex128 类型的简写，即 128 位复数 |
| complex64 | 复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分） |
| complex128 | 复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分） |
