標準安裝的python中用列表(list)儲存一組值，可以用來當作陣列使用，不過由於列表的元素可以是任何物件，因此列表中所儲存的是物件的指標。這樣為了儲存乙個簡單的[1,2,3]，需要有3個指標和三個整數物件。對於數值運算來說這種結構顯然比較浪費記憶體和cpu計算時間。
此外python還提供了乙個array模組，array物件和列表不同，它直接儲存數值，和c語言的一維陣列比較類似。但是由於它不支援多維，也沒有各種運算函式，因此也不適合做數值運算。
numpy的誕生彌補了這些不足，numpy提供了兩種基本的物件：ndarray（n-dimensional array object）和 ufunc（universal function object）。ndarray(下文統一稱之為陣列)是儲存單一資料型別的多維陣列，而ufunc則是能夠對陣列進行處理的函式。
所以使用前，需要`import numpy as np`
\>>> a = np.array([1,2,3,4])
\>>> b = np.array([[1,2,3][4,5,6]])
\#上面例子中的引數序列的元素都是整數，因此所建立的陣列的元素型別也是整數，並且是32bit的長整型。
\#可以通過dtype引數在建立時指定元素型別:
\>>> np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]], dtype=np.float)
= array([[ 1., 2., 3., 4.],
[ 4., 5., 6., 7.],
[ 7., 8., 9., 10.]])
\>>> np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]], dtype=np.complex)
= array([[ 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j, 4.+0.j],
[ 4.+0.j, 5.+0.j, 6.+0.j, 7.+0.j],
[ 7.+0.j, 8.+0.j, 9.+0.j, 10.+0.j]])
\>>> a.shape
= (4,)
\>>> b.shape
= (2,3)
\>>> b.shape = 3,2 # 對b進行調整
\>>> b
= ([[1,2][3,4][5,6]])
\>>> b.shape = 2,-1
\>>> b
= ([[1,2,3][4,5,6]])
\>>> d = a.reshape((2,2)) #建立1個改變了尺寸的新陣列，且a和d共享記憶體，改變其中乙個元素，會同時修改另乙個
\>>> a = np.arange(10)
\>>> a
= [0,1..,8,9]
\>>> np.arange(0,1,0.1) #arange函式類似於range函式，通過指定開始值、終值和步長來建立一維陣列，當然也是不包括終值的
= array([ 0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])
\>>> np.arange(0, 60, 10).reshape(-1, 1) + np.arange(0, 6)
= array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5],
[10, 11, 12, 13, 14, 15],
[20, 21, 22, 23, 24, 25],
[30, 31, 32, 33, 34, 35],
[40, 41, 42, 43, 44, 45],
[50, 51, 52, 53, 54, 55]])
\>>> a[5] #用整數做下標
\>>> a[3:5] #用範圍做下標獲取陣列切片，包括a[3]但不包括a[5]
= array([3,4])
\>>> a[:5]
array([0,1,2,3,4])
\>>> a[:-1] #用法同list
\>>> a[2:4] = 100,101 # 索引修改值
\>>> a[1:-1:2] #第三個引數表示步長
= array([1, 3, 5, 7])
\>>> a[::-1] #陣列頭尾顛倒，省略範圍的開始和結束
= array([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])
\>>> a[5:1:-2] #步長為負，則起始點要大於結束點
= array([5, 3])
\>>> b = a[3:7] #通過索引產生的新陣列b，和a共享資料空間
《用python做科學計算》
《python自學筆記之基礎內容回顧》
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