我先宣告我學numpy的目的：在python中使用矩陣（我需要在機器學習中使用矩陣），所以我的目的很明確，矩陣；
矩陣在numpy中叫ndarray(the n-dimensional array),我就是很喜歡問這個ndarray為啥叫ndarray，可是大多教程（特別是中文教程）都不說，這就不利於我們給ndarray乙個形象的記憶。
ndarray就是多維陣列，叫這個是為了與python裡的陣列區分開來。
之後我們把目的細分，具體到這個庫對應的函式（以下**都省略了 import numpy as np 哦）：
向量：生成向量用linspace (線性空間)
a = np.linspace( 1, 10 , 5 , endpoint =true)/*引數說明 第乙個1 是起始數，10是末尾數，5是生成向量（陣列）的長度，最後乙個是生成陣列是否包含末尾數的選擇，預設為true(即包含10)
*/b = np.arange(n)
//生成從0 到n-1的陣列
c = np.concatenate( a,b)
//把兩個陣列連起來 concatenate就是乙個單詞，表示鏈結起來
普通矩陣
a = np.array(list/tuple , dtype =np.float32)//用array函式最直接，第乙個引數為矩陣內容，如
a = np.array([ [1,2] , [3,4] ] )
//矩陣內容為包含行列表的列表，行之間用 逗號 分隔， btw， 用（）代替也是可以的
//列印a
( a )
// [[1 2]
// [3 4]]
特殊矩陣
//一下shape 都是元祖哦， 直白說， 就是類似 （ （行數 ， 列數） ）的寫法np.ones(shape)
np.zeros(shape)
//元素全為一或全為零的矩陣
np.full(shape,val)
//生成乙個每個元素都是val的矩陣 full有全部的意思，所以就是 全部都為val
np.eye(n)
//生成乙個對角線為1，其餘為零的方陣 （n維單位矩陣）eye，網上說是因為其與數學上單位矩陣的字母i讀音一樣。
like 一族
a =np.ones_like(b)//生成shape和b一樣的全為 1的矩陣
b =np.zeros_like(a)
//這個你猜一下把。
修改矩陣
.reshape(tuple)//改變原來的矩陣的shape，但是要使生成矩陣與原元素相同
// a = np.arrange(30).reshape( ( 2,3,5) ) 比如這樣用
// 這兒有個注意的地方，如果引數的元組元素裡面有-1，說明其大小可以由其他元祖元素推出來，不用程式設計師給出。
// 例如乙個 長100 的向量 a ，想把它改成 20*5則
a.reshape((20,-1))
.resize( tuple )
//這個和reshape一樣用，不過會改變原陣列哦，也就是reshape用完，原陣列還是原來的配方，但是用過resize之後，某老吉就變成某多寶了~.swapaxes( ax1 , ax2)
//學過線代的都覺得這個熟悉吧， ，沒錯這就是轉置，transpose
//以下函式都是 ndaray物件的成員 直白就是 宣告了乙個矩陣a, 要使用就得 a.value()a.ndim
//就是矩陣的維度，一般是2嘛
a.shape
//n 行 m 列
a.size
// 矩陣中有幾個元素，相當於 n*m
a.dtype
//矩陣中元素的型別
numpy有乙個奇怪的運算叫元素運算，就是a*b代表矩陣a和矩陣b每個元素相乘，，那麼我的運算在**呢？
矩陣與矩陣運算
np.dot( a , b)//矩陣乘法
a**-1
//矩陣的逆
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