导入numpy库：import numpy as np
使用np.array创建数组。例如 np.array([1,2,3,4,5,6])创建出一个1维数组
二维数组的创建：np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 三维以及多维同理
使用np.zeros()创建一个全零的数组。例如 np.zeros((2,1)) 创建出一个2行1列的全零数组
np.ones()创建一个全1的数组。例如np.ones((3,1))
查看数组的维数：ndim 例如：a = np.array(64) print(a.ndim)
创建数组时可以定义数组的维度：例如：a = np.array([1,2,3,4,] , ndim = 5) 创建一个5维的数组
数组索引：访问数组元素 a = np.array([1,2,3,4]) print(a[0]) 打印到第一个元素
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(a[0,1]) 打印到第一维中的第2个元素
负索引：a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(a[1,-1]) 打印第二维中的最后一个
数组裁切：a = np.array([4,5,6,7,8,9]) print(a[1:3]) 从a中裁切索引1到3的元素 结果为[5 6]
print(a[:4]) 裁切从开头到索引为4的元素，不包括第四个，结果为[4 5 6 7]
print(a[4:]) 裁切从索引为4开始到结尾，结果为[8,9]
负索引：print(a[-3,-1]) 从结尾开始的索引3到结尾开始的索引1，结果为[7 8]
使用步长：print（a[1:4:2]）裁切索引1到4，步长为2，结果为[5 7]
print(a[::2]) 返回数组中相隔的元素，结果为 [4 6 8]
二维数组的裁切： a = np.array([[1,2,3,4,5,],[6,7,8,9,10]])
print(a[1,1:4]) 对第二维进行索引1到4的切片，结果为[7 8 9]
print(a[0:2,2]) 返回两个维度的索引2，结果为[3 8]（0:2的意思为第一维到第二维）
print(a[0:2,1:4]) 返回两个维度的索引1到索引4（不包括4）
数组数据类型：
i - 整数
b - 布尔
u - 无符号整数
f - 浮点
c - 复合浮点数
m - timedelta
M - datetime
O - 对象
S - 字符串
U - unicode 字符串
V - 固定的其他类型的内存块 ( void )
查看数据类型：a = np.array([1,2,3,4]) print(a.dtype)
定义数据类型去创建数组：a = np.array([1,2,3,4],dtype = 's')
对于i、u、f、s、U 还可以定义大小：a = np.array([1,2,3,4],dtype = 'i4') 定义4字节整数的数组
可以使用astype()转换已有数组的数据类型：a = np.array([4.1,5,6.7,8.9])
例如：new = a.astype('i') 将数据类型从浮点数更改为整数
