最近入門machine learning，再看peter harrington的《machine learning in action》，發現numpy真的是python語言裡非常重要的乙個庫，尤其在機器學習演算法的程式設計中有廣泛的應用。於是筆者到「實驗樓」上去學習了一波，下面吧連線、numpy的介紹和實驗報告分享給大家
1.引言
2.目錄
3.numpy簡介
4.numpy數值型別
numpy 的英文全稱為 numerical python，指python 面向數值計算的第三方庫。numpy 的特點在於，針對 python 內建的陣列型別做了擴充，支援更高維度的陣列和矩陣運算，以及更豐富的數學函式。numpy 是 scipy.org 中最重要的庫之一，它同時也被 pandas，matplotlib 等我們熟知的第三方庫作為核心計算庫。
numpy（numeric python）提供了許多高階的數值程式設計工具，如：矩陣資料型別、向量處理，以及精密的運算庫。專為進行嚴格的數字處理而產生。多為很多大型金融公司使用，以及核心的科學計算組織如：lawrence livermore，nasa用其處理一些本來使用c++，fortran或matlab等所做的任務。
numpy
包括了：1、乙個強大的n維陣列物件array；2、比較成熟的（廣播）函式庫；3、用於整合c/c++和fortran**的工具包；4、實用的線性代數、傅利葉變換和隨機數生成函式。numpy和稀疏矩陣運算包scipy配合使用更加方便。（參考連
接:實驗樓numpy使用教程）
我們可以用 numpy.dtype(object, align, copy) 來指定數值型別。而在陣列裡面，可以用 dtype= 引數。
2.多維陣列
2.1 ndarray
2.1.1 ndarray的簡介
numpy有2種基本物件，ndarray（n-dimensional array object）和 ufunc（universal functionobject）ndarray是儲存單一資料型別的多維陣列。
python的內建物件陣列可以有三種形式：
list 列表：[1, 2, 3]
tuple 元組：(1, 2, 3, 4, 5)
dict 字典：
列表為大家所熟知，元組與列表相似，區別在於元組裡的值無法修改。在此著重介紹一下字典。
字典是另一種可變容器模型，且可儲存任意型別物件。字典物件由鍵和值組成，
每個鍵值(key=>value)對用冒號(
:
)分割，每個對之間用逗號(
,
)分割，整個字典包括在花括號(
{})
中 ,格式如下所示：
d =乙個簡單的字典例項：
dict =numpy 中，ndarray 類具有六個引數，它們分別為：
2.1.2 ndarray 的建立方法
在 numpy 中，主要通過以下 5 種途徑建立陣列，它們分別是：
2.2 列表或元祖向ndarray的轉換
2.2.1轉換方法（函式）
numpy.array(object, dtype=none, copy=true, order=none, subok=false, ndmin=0)2.2.2 實驗過程
2.3 arrange()方法建立規律性多維陣列
arrange()方法是在一定給定區間內建立一些列等間隔的值，方法如下：
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