問題來了如何自學，並且獲得最權威的的解釋和用法呢？
首先我們可以從numpy官網找到相關的說明，我一般會覺得從numpy user guide 或者numpy reference中搜尋有點麻煩，所以我會把自己想找的的直接放到google中，搜尋的關鍵字：numpy.dtype，直接可以找到以下鏈結或者我們可以用python檢視這個模組得簡介，並用print把他帶格式得列印出來：
**
import numpy
print(numpy.dtype.__doc__)
>>>dtype(obj, align=false, copy=false)
create a data type object.
a numpy array is homogeneous, and contains elements described by a
dtype object. a dtype object can be constructed from different
combinations of fundamental numeric types.
示例**1：
import numpy as np
x = np.random.rand(2,3) #numpy.random.rand返回乙個給定資料型別的隨機數
print(x)
x.dtype
>>>[[ 0.94484636
0.87044851
0.17684545]
[ 0.02743832
0.74603986
0.86753515]]
dtype('float64')
示例**2，建立乙個complex型別的資料
import numpy as np
a = [1,2,3,4]
b = np.array(a,dtype = np.complex)
print(b)
b.dtype
>>>[ 1.+0.j
2.+0.j
3.+0.j
4.+0.j]
out[9]:
dtype('complex128')
Numpy資料型別物件（dtype）
記住引入numpy時要是用別名np，則所有的numpy字樣都要替換 查詢數值型別 type float dtype float64 查詢字元 dtype f dtype float32 dtype d dtype float64 查詢雙字元 dtype f8 dtype float64 獲取所有字元...
Numpy模組之nonzero函式
nonzero函式的基本功能是返回乙個元組，這個元組的元素個數等於陣列的維度，而每個元組元素對應非零元素的乙個維度，元組從左到右依次是axis 0，axis 1，axis 3 對應的非零元素的索引。eg import numpy as np x np.array 2,3,4,0 2,0,1,2 1,...
numpy模組中高階統計函式
1 計算沿指定軸的元素個數的第q個百分位數，求觀察值n 函式percentile a,q,axis none a為需要統計的集合物件，q為要計算的百分位數或百分位數序列 q的取值區間為 0,100 返回q 範圍內的觀察值 import numpy as np a1 np.array 10,0,9 8...