為什麼直接進入 numpy了呢，因為我走人工智慧的路線，所以先了解這個陣列模組的一些基礎知識，然後穿插更深一級的語法，這樣會有用一點，我個人感覺，不管好壞，先看看numpy裡有些什麼吧。我現在用的是anaconda的jupyter notebook 為了安裝它可花了不少時間。
先看看學了什麼。
輸出乙個陣列
import numpy as np
a = np.array([1,2,4,3,5])
aout[9]:
array([1, 2, 4, 3, 5])
檢視 陣列是多少維度的，使用x.ndim方法，x是陣列
b = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
b.ndim # b.nidm 指的是陣列的維度 判斷的方式就是看有幾個方括號就是幾維陣列
輸出是：
2
b.shape # 陣列屬性，有多少行，多少列
輸出：（3，2） # 3行 兩列
numpy有乙個叫做arange的方法 輸出乙個連續的陣列
c = np.arange(1,50,5) # arange() 生成乙個連續陣列，範圍是 1 到 50 然後步進是5
carray([ 1, 6, 11, 16, 21, 26, 31, 36, 41, 46])
單詞 linspace 等分的意思
d = np.linspace(0,20,12) # np.linspace(0,20,12) 把0到20等分12分，然後輸出
darray([ 0. , 1.81818182, 3.63636364, 5.45454545, 7.27272727,
9.09090909, 10.90909091, 12.72727273, 14.54545455, 16.36363636,
18.18181818, 20. ])
未完待續。。。。。。
2.28 接上~
np.ones(pra) 這是個輸出1的陣列，根據引數來輸出
如果是np.ones(5),則會輸出一維陣列 5個1
如果給定乙個陣列引數或者元組引數 ，則會輸出乙個 行列為引數的二維陣列 比如：
np.ones([3,3]) # 這個是返回乙個跟輸入相同型別的陣列，容量由輸入引數決定
array([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])
np.zeros([4,3],dtype='int') # 根據輸入引數型別輸出相應的0；
array([[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]])
這個是輸出乙個對角線陣列，如果只輸入乙個整數，則會輸出 行列都是這個整數的陣列，並且會在第乙個數字開始左上角到右下角的對角線
如果輸入第二個引數，則變為 第乙個為行 第二個為列
第三個引數是對角線開始的地方，如果k=0，則從左邊第乙個數字開始到右下角
如果是 -1 則 從-1位置開始往下對角 ，也就是從第一列的第二個數字開始往下對角
同理 k = 1 從第一行第二個數字開始往下對角
看**
np.eye(4,4,-1) # 如果只輸乙個引數，則返回行數列數都是該引數的且對角線是1的陣列，第二個引數是 指定多少列，
#第三個引數從第幾列開始對角線 （如果有兩個引數，則第乙個是行數，第二個數列數）
# 引數 4,4，-1 表示 行是4 列是4 從-1列開始輸出對角線
array([[0., 0., 0., 0.],
[1., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0.]])
np.random.randn(2,3) # 隨機輸出 指定引數的陣列 輸出為浮點數
array([[-0.12691544, 0.32523151, 0.35195496],
[-0.05785743, 1.90173634, 0.05631528]])
np.random.randint(0,10,5) # 輸出為整數
array([3, 9, 2, 8, 6])
e = np.arange(0,51,10).reshape(6,1) + np.arange(6)
'''第乙個 np.arang(0,51,5) 輸出 0到50 步進為5的一維陣列，
第二個 .reshape(6,1) 是把陣列改變成二維陣列，並且行數是6，列為1
第三個 + np.range(6) 是把前邊的6行1列的陣列擴大，每一行都輸出6個連續的數字
'''e
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]])
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