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数组与矩阵运算，提供大量数组运算的数学函数库。
常与 SciPy和 Matplotlib（绘图库）一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab
ndarray 内部由以下内容组成：
创建一个 ndarray ：调用 NumPy 的 array 函数
numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)b=np.array([[4,5,6],[7,8,9],[1,2,3]],dtype=complex)
参数说明：
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| 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 |
NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有：
| 属性 | 说明 |
|---|---|
| ndarray.ndim | 秩，即轴的数量或维度的数量 |
| ndarray.shape | 数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列 |
| ndarray.size | 数组元素的总个数，相当于 .shape 中 n*m 的值 |
| ndarray.dtype | ndarray 对象的元素类型 |
| ndarray.itemsize | ndarray 对象中每个元素的大小，以字节为单位 |
| ndarray.flags | ndarray 对象的内存信息 |
| ndarray.real | ndarray元素的实部 |
| ndarray.imag | ndarray 元素的虚部 |
| ndarray.data | 包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。 |
**empty **：用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')x = np.empty([3,2], dtype = int)
zeros：创建指定大小的数组，数组元素以 0 来填充
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')# 默认为浮点数x = np.zeros(5) # 设置类型为整数y = np.zeros((5,), dtype = np.int) # 自定义类型z = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) ones：创建指定形状的数组，数组元素以 1 来填充
numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')# 默认为浮点数x = np.ones(5) # 自定义类型x = np.ones([2,2], dtype = int)
arange：创建单行元素
arange(start, stop,[step])ndarray13 = np.arange(10) #产生0-9共10个元素ndarray14 = np.arange(10, 20) #产生从10-19共10个元素ndarray15 = np.arange(10, 20, 2) #产生10 12 14 16 18, 2为step 间隔为2
**eye：**创建单位矩阵
numpy.eye(N,M=None, k=0, dtype=)#N矩阵的阶数，K为对角线位置，上移
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