shape函式：陣列中只有一行時。
eg：a = np.array([1,2,3,4,5])
a.shape----->(5,)表示這個向量有5行
numpy 陣列
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
b = np.array([1, 2])
print(a.shape)
print(b.shape)
a = a.reshape(2, -1) # 行號確定後，列號寫-1，則將向量按行數自動確定相應的列數
b = b.reshape(-1, 2) # 表示列號確定以後，行號寫-1，則將會自動確定相應的行數
print(np.dot(b, a)) # 表示兩個向量的相乘
c = np.zeros((2, 3)) # 表示創造乙個兩行三列的矩陣，全為0，若為ones則全為1
d = np.full((2, 3), 3) # 表示創造乙個兩行三列的矩陣，全為3
print(d)
# eye函式
e = np.eye(3) # 三乘三的單位矩陣，對角線為1，其餘全為0
print(e)
# random.random 函式
f = np.random.random((3, 4)) #創造乙個3*4的矩陣，全為隨機數，在0 到1 之間
print(f)
所有陣列操作切片函式和列表 操作一樣：所有行和列均從0開始計數，[0:2]索引均為顧前不顧後，即包括前面第0號元素，不包括後面第二號元素。凡是在切片裡面進行整數操作的陣列的緯度會減去進行相應整數操作的個數。
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12]])
print(a.shape)
b = a[1:, 0:] # 從a的第一行開始到最後一行，從每一行的第0個元素開始，到最後乙個元素
print(b)
print(b.shape)
b = a[2, 0:] # 對陣列切片進行一次整數，陣列的維度減一
print(b)
print(b.shape)
b = a[2, 0] # 對陣列切片進行兩次整數操作， 陣列的維度減2
print(b)
print(b.shape)
# 下面的三種方法均可以使a陣列的第一列值加10
a[np.arange(3), 1] += 10
a[[0, 1, 2], [1, 1, 1]] += 10
a[np.arange(3), [1, 1, 1]]
print(a)
# 找出a陣列中大於10的元素
result_index = a > 10
print(result_index) # 各個位置和10進行比較的情況
print(a[result_index]) # 大於10的數值集合
import numpy as np
a = np.array([1, 2])
print(a.dtype)
a = np.array([1.1, 2])
print(a.dtype)
# 變元素型別
a = np.array([1.1, 2.2], dtype=np.int8) # 將陣列中的型別變為int
print(a)
a = np.array([123.1, 456.1])
b = np.array(a, dtype=np.int16)
print(b)
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