numpy 的屬性： shape（陣列維度的元組）、ndim（陣列維數）、size（陣列元素數量）、itemsie（乙個陣列元素的長度位元組）、dtype（元素型別）
建立陣列指定型別：
np.array([1.1,2.2,3.3], dtype = 『float32』)
3.3.1生成陣列
生成0和1
np.zeros(shape=[ , ], dtype=" ")
np.ones(shape)
從現有陣列中生成
np.array() 深拷貝
np.copy() 深拷貝
np.asarray() 淺拷貝
生成固定範圍的陣列
np.linspace(0, 10, 100) 生成[0,10] 等距100個元素
np.arange(a, b, c) 生成[a, b) c是步長
生成隨機數組
np.random模組
均勻分布：每組可能性相等
np.random.rand(d0,d1,…,dn):返回[0.0, 1.0)內的一組均勻分布的數。
np.random.uniform(low=0.0,high=1.0,size=none)
low:取樣下界，float，預設0
high:上界，float，預設1
size:輸出樣本數目，為int或tuple元組型別，例如，size=（m,n,k)，則輸出mnk個樣本，預設時輸出1個值
返回值:ndarray型別，其形狀和引數size中描述一直
np.random.randint(low, high=none,size=none, dtype=『i』):從乙個均勻分布中隨機取樣，生成乙個整數或n維陣列，取數范文：若high不none時，取lowhigh之間隨機整數，否則取0low之間隨機整數
正態分佈：概率分布。μ=0，thegma=1時標準正態分佈
np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0,size=none)
loc:float 此概率分布均值
scale：float 此概率分布的標準差，對應分布寬度，scale越大越矮胖，越小越瘦高
size：int or tuple of ints，輸出的shape，預設為none，只輸出乙個值
np.random.standard_normal(size = none)
返回指定形狀的標準正態分佈的陣列。
3.3.2陣列的索引切片
3.3.3形狀修改
ndarray.reshape() 返回新的adarray，原始資料沒有改
adarray.resize(shape) 沒有返回值，對原始ndarray進行了修改
ndarray.t 轉置，行變列，列變行
3.3.4型別修改
ndarray.astype(type)
ndarray.astype(「int32」)
ndarray序列化到本地
ndarray.tostring()
3.3.5陣列去重
ndarray.unique()
不能直接用set函式，如果要用，可先用flatten函式拍扁為一維再使用。如圖
ndarray運算
邏輯運算
布林索引
例：通用判斷函式
np.all(布林值)
只要有乙個false就返回false，只有全是true才返回true
np.any()
只要有乙個true就返回true，只有全是false才返回false
三元運算子np.where
np.where(布林值，true位置的值，false位置的值)
統計運算
統計指標函式
min, max, mean, median, var, std(標準差)
np.函式名
axis=1和axis=-1是一樣的索引，不同庫可能不同，最保險還是都試一試
返回最大值、最小值所在位置
np.argmax()
np.armin()
陣列間運算
場景：計算學生平時成績和期末成績求出最終成績
陣列與數的運算
陣列與陣列的運算
廣播機制：執行broadcast的前提在於，兩個ndarray執行的是element-wise的運算，broadcast機制的功能是為了方便不同形狀的ndarray(numpy庫的核心資料結構)進行數**算
當操作兩個陣列時，numpy會諸葛比較他們的shape，只有在維度相等，shape(其中相對應的乙個地方為1)時才能夠進行陣列與陣列的運算。例如
矩陣運算
兩種方法儲存矩陣
1.ndarray 二維陣列
np.matmul()
np.dot()
data_arry @ weights
2.matrix
data_mat * wights_mat
矩陣的乘法運算：
形狀：（m, n）*(n, l) = (m, l)
合併、分割：
合併：np.hstack() 水平拼接
np.vstack()豎直拼接
np.concatenate():即可水平拼接也可豎直拼接
分割：numpy.split(ary, indices_or_section, axis=0) split an array into multiple sub_arrays
io操作和資料處理
numpy讀取:np.genfromtxt(』****.csv』, delimiter=",")
存在缺失值nan一般不用numpy讀取。
如何處理缺失值：
1.直接刪除含有缺失值樣本資料
2.替換或插補法，樣本資料少時，可以按列算平均值來替換
處理邏輯：
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