numpy是python資料分析的重要工具，其n維陣列物件可以方便的進行各種數學計算。
ndarray是一種同構的多維容器，其元素型別必須相同。每個ndarray都有shape和dtype兩個屬性（注意是屬性不是方法）
一、建立ndarray
建立ndarray的方法有很多，常用的有下面幾種：
1、使用numpy的array方法將序列型物件轉換為ndarray
這裡將乙個列表轉換為了ndarray，也可以傳入元組，巢狀列表等序列型物件
2、使用numpy的arange方法
3、使用zeros()、ones()等建立全0或全1陣列或eye()、identity()建立單位矩陣
在建立矩陣時也可用通過dtype引數或通過astype方法指定資料型別。
二、矩陣操作
1、陣列和標量間的運算
陣列和標量間的運算會將標量值傳到各個陣列元素上進行運算
2、陣列間的算術運算，相等大小的陣列間運算會應用到元素級
3、索引和切片
numpy的陣列索引和python列表語法一樣
和列表最重要的區別是對numpy陣列索引的改變會直接修改原陣列
若想僅僅得到乙份切片副本，則需顯示的進行複製操作，arr[5:8],copy()
4、轉置
numpy陣列轉置可以通過兩個方法實現，乙個是transpose()方法，另乙個是t屬性
5、numpy提供了很多元素級處理陣列的方法
還有很多如abs,log,ceil,cos,sin,csoh,sinh,tan,tanh等方法，可以到官網檢視
三、線性代數
numpy.linalg提供了很多進行線性代數運算的方法
diag以一維陣列的形式返回方陣的對角線元素或將一維陣列轉換為方陣
dot矩陣乘法
trace計算對角線元素的和
det計算矩陣行列式
eig計算方陣的本徵值和本徵向量
inv計算方陣的逆
pinv計算方陣的moore-penrose偽逆
svd計算奇異值分解
qr計算qr分解
solve解線性方程組ax=b,a為乙個方陣
lstsq計算ax=b的最小二乘解
python numpy 函式 shape用法
shape函式是numpy.core.fromnumeric中的函式，它的功能是檢視矩陣或者陣列的維數。建立乙個3 3的單位矩陣e,e.shape為 3，3 表示3行3列,第一維的長度為3，第二維的長度也為3 e eye 3 e array 1.0 0.0 1.0.0.0.1.e.shape 3 3...
python numpy 函式 shape用法
shape函式是numpy.core.fromnumeric中的函式，它的功能是檢視矩陣或者陣列的維數。舉例說明 建立乙個3 3的單位矩陣e,e.shape為 3，3 表示3行3列,第一維的長度為3，第二維的長度也為3 e eye 3 e array 1.0.0.0.1.0.0.0.1.e.shap...
python numpy庫中where用法
python整段注釋ctrl import numpy as np np where np.where false,true true,true 1,3 2,4 4,2 6,5 print np where 4 3 2 4 np.where x x為陣列，表示返回其中非0元素的下標 x np.arr...