一.基本操作
1.陣列的算術運算會自動作用於每個元素，並返回乙個新的陣列。
+號
a = np.array([20,30,40,50])
b = np.arange(4)#預設0,1,2,3
*號，*返回的是每個元素相乘的結果，要實現矩陣乘法，需要使用dot函式
a = np.array([[1, 1],
[0, 1]])
b = np.array([[2, 0],
[3, 4]])
print(a*b)#對應位置元素相乘
print(a.dot(b))
print(np.dot(a, b))# 另一種形式的矩陣乘法
+=和*=是直接修改原有的陣列，而不是新建乙個
注意：a是int型，b是float型。b+=a,直接改變b陣列，a+=b,報錯，a沒法儲存float64型別
2.當不同型別的陣列運算操作時，總是向精度更高的自動轉換。
a = np.ones(3, dtype=np.int32)
print(a)
b = np.linspace(0, np.pi, 3)#np.pi 是乙個常數表示圓周率π
print(b)
c = a + b
print(c)
print(c.dtype.name)
d = np.exp(c*1j)
print(d)
print(d.dtype.name)
np.exp()：返回e的冪次方，e是乙個常數為2.71828
np.exp(1) 為自身, np.exp(2) 為平方
d=np.exp(c*1j) ''' 注意1j是虛數，進行複數運算
3.ndarray包含了很多一元運算。如求和，求最大，最小值等。
4.預設情況下，這些操作都是作用於每乙個元素，而不管它的維度。但是，我們也可以通過axis引數來限定操作的軸。
b = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(b)
print('\n')
print(b.sum(axis=0))# 計算每一列的和
print('\n')
print(b.min(axis=1))# 計算每一行的最小值
print('\n')
print(b.cumsum(axis=1))# 每一行累積和
總結：1.要實現矩陣乘法，需要使用dot函式
2.陣列的算術運算會自動作用於每個元素，並返回乙個新的陣列。而+=和*=是直接修改原有的陣列，而不是新建乙個。
3.a是int型，b是float型。b+=a,直接改變b陣列，a+=b,報錯，a沒法儲存float64型別
4.np.pi 是乙個常數表示圓周率π
d=np.exp(c*1j) 注意1j是虛數，進行複數運算
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