python中numpy的基礎用法
numpy是科學計算中非常常用的乙個庫，numpy中經常用到陣列這種型別,python中並沒有陣列的概念，而陣列這個概念在其它語言中卻很常見，如c語言。陣列跟列表的主要區別在於，列表中資料的型別可以不同，而陣列中必須由同一型別的資料組成。
那麼python已有列表型別，為什麼需要乙個陣列物件(型別)？
• 陣列物件可以去掉元素間運算所需的迴圈，使一維向量更像單個資料
• 設定專門的陣列物件，經過優化，可以提公升這類應用的運算速度
觀察：科學計算中，乙個維度所有資料的型別往往相同
• 陣列物件採用相同的資料型別，有助於節省運算和儲存空間
numpy中有乙個強大的n維陣列處理函式，ndarray。
呼叫方法;
import numpy as np #將np作為numpy的別名
np.array(
)#array為ndarray的別名
ndarray物件的屬性：
示例：ndrray中有多種資料型別（為了符合科學計算的需要，同時能夠更好的優化記憶體、效能）。
從已有的列表、元組建立陣列：
x = np.array(
list
/tuple
,dtype =
)
使用numpy中函式建立ndarray陣列，如：arange, ones, zeros等
line.space和line.logspace
Python的Numpy入門基礎1
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Python 中 NumPy 的廣播
廣播描述了 numpy 如何在算術運算期間處理具有不同形狀的陣列。為了實現形狀相容，較小的陣列仍在較大的陣列上 廣播 廣播提供了一種向量化陣列操作的方法，以便在 c 而不是 python 中進行迴圈。numpy 通常在逐個元素的基礎上對陣列對進行操作。在最簡單的情況下，兩個陣列必須具有完全相同的形狀...
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