注意numpy裡有兩種資料型別，ndarray和matrix，一般用ndarray，要用到矩陣的乘除法時再用matrix。ndarray裡的數**算預設為點乘！
a = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
a = np.zeros([3,2])
a = np.arange(0,10,2) # 產生0到10（不包括10）之間的步長為2的等差數列,
a = np.linspace(0,10,2) # 產生乙個0到10（包括10）之間的總長度為2的等差數列
注意：
a = [1,2]初始化的a是list型別，而a =np.array([1,2])是np.ndarray型別，兩者不一樣，最明顯的區別就是[1,2]*2 = [1,2,1,2]而np.array([1,2])*2 = [2,4]
python自帶的range(0,10,2)會產生乙個與np.arange(0,10,2)包含同樣資料的list
a.shape
a.reshape([2,3])
a.reshape([2,3,0])
a.reshape([3,-1]) # -1代表該維大小自動調整
b = np.ones([3,2])
np.vstack(a,b) # 豎直堆放矩陣
np.hstack(a,b) # 水平對方矩陣
np.concatenate((a,b),axis = 2) # 沿著2軸堆放矩陣
a.transpose() # 矩陣轉置
idx = a.argmax(axis = 2) # 求第2維的最大值的下標，從0開始，axis=0代表列，axis=1代表行
res = a.max(axis = 2) # 求第2維的最大值
a[:,1]取出第一列的所有行
a[:-1,1]取出第一列的0到倒數第二行，-1代表從後往前數第二個
Python Numpy陣列儲存
numpy提供了幾種資料儲存的方法。以3 4陣列a為例 這種方法只能儲存為二進位制檔案，且不能儲存當前資料的行列資訊，檔案字尾不一定非要是bin，也可以為txt，但不影響儲存格式，都是二進位制。這種儲存方法對資料讀取有要求，需要手動指定讀出來的資料的的dtype，如果指定的格式與儲存時的不一致，則讀...
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在實際操作中，遇到了矩陣堆疊的操作，本來想著自己寫乙個函式，後來想，應該有庫函式，於是一陣找尋 import numpy as np a np.array 1,2,3 b np.array 4,5,6 np.stack a,b 預設行堆疊 輸出 array 1,2,3 4,5,6 np.vstack...