numpy 是乙個執行速度非常快的數學庫，主要用於陣列計算，包含：
（它解除了python的pil(全域性直譯器鎖),運算效率極好,是大量機器學習框架的基礎庫）
(1).乙個強大的n維陣列物件 ndarray
(2).廣播功能函式
(3).整合 c/c++/fortran **的工具
(4).線性代數、傅利葉變換、隨機數生成等功能
pip install numpy
安裝成功測試
eye(4)生成了對角矩陣
import numpy as np
a = np.array([1,2,3]) #一維
b = np.array([1,2],[3,4])#二維
c = np.array([1, 2, 3,4,5], ndmin = 2) # 最小維度
d = np.array([1, 2, 3], dtype = complex)# dtype引數
numpy 支援的資料型別比 python 內建的型別要多很多，基本上可以和 c 語言的資料型別對應上
名稱
描述bool_
布林型資料型別（true 或者 false）
int_
預設的整數型別（類似於 c 語言中的 long，int32 或 int64）
intc
與 c 的 int 型別一樣，一般是 int32 或 int 64
intp
用於索引的整數型別（類似於 c 的 ssize_t，一般情況下仍然是 int32 或 int64）
int8
位元組（-128 to 127）
int16
整數（-32768 to 32767）
int32
整數（-2147483648 to 2147483647）
int64
整數（-9223372036854775808 to 9223372036854775807）
uint8
無符號整數（0 to 255）
uint16
無符號整數（0 to 65535）
uint32
無符號整數（0 to 4294967295）
uint64
無符號整數（0 to 18446744073709551615）
float_
float64 型別的簡寫
float16
半精度浮點數，包括：1 個符號位，5 個指數字，10 個尾數字
float32
單精度浮點數，包括：1 個符號位，8 個指數字，23 個尾數字
float64
雙精度浮點數，包括：1 個符號位，11 個指數字，52 個尾數字
complex_
complex128 型別的簡寫，即 128 位複數
complex64
複數，表示雙 32 位浮點數（實數部分和虛數部分）
complex128
複數，表示雙 64 位浮點數（實數部分和虛數部分）
dtype 物件是使用以下語法構造的：
numpy.dtype(object, align, copy)
*object - 要轉換為的資料型別物件
*align - 如果為 true，填充欄位使其類似 c 的結構體。
*copy - 複製 dtype 物件 ，如果為 false，則是對內建資料型別物件的引用
舉例：
import numpy as np
dt1 = np.dtype(np.int32)#使用標量型別
dt2 = np.dtype('i4') # int8, int16, int32, int64 四種資料型別可以使用字串 'i1', 'i2','i4','i8' 代替
dt5 = np.dtype([('age',np.int8)]) # 將資料型別應用於 ndarray 物件
a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = d5t)
student = np.dtype([('name','s20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')])
#包含字串字段 name，整數字段 age，及浮點字段 marks，並將這個 dtype 應用到 ndarray 物件。
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