np.zeros(10,dtype=int) #创建全为0的一位数组
np.ones((3,5),dtype=float) #创建3*5的二维全为1的数组
np.full((3,5),3.14) #创建全为3.14的3*5数组
np.arange(0,20,2) #创建0-20步长为2的线性序列数组 和range相似
np.linspace(0,1,5) #创建0-1之间的5个数数组
np.random.random((3,3)) #创建3*3在0-1之间均匀分布的随机数组成的数组
np.random.normal(0,1,(3,3)) #创建3*3的均值为0方差为1的正态分布随机数数组
np.random.randint(0,10,(3,3)) #创建3*3在0-10区间的随机整数型数组
np.eye(3) # 创建3*3的单位矩阵
np.empty(3) #创建一个有3个整数型组成的未初始化数组，值可以使内存空间的任意值
np属性：
np.ndim 数组的维度
np.shape 数组的每个维度大小
np.size 数组的总大小
dtype 数据类型
切片，索引：
x=np.array([5,2,3,7,8,9])
x[0] #取索引为0的值
x[-1] #取最后一个值
x2=np.arange（0,24）.reshape((3,8))
x2[0,1] #取行索引为0列索引为1的值
x2[0,0]=12 #修改值
#当将一个浮点型插入到整数型数组中时，浮点型会被截断
一维切片：
x=np.arange(10)
x[:5] #取前五个元素
x[5:] #取后五个元素
x[4:7] # 取中间子数组
x[::2] #步长为2取出数组
x[::-1] #逆向取数组
多维切片：
x2=np.arange(12).reshape((3,4))
x2[:2,:3] #两行三列
x2[:3,::2] #取三行，列隔行取
x2[::-1,::-1] # 逆向取
x2[:,0] #取第一列
x2[0,:] # 取第一行
x2[0] #取第一行简化
*注意切片获取到的元素改变原数组也会改变，需加copy
reshape重组数组
np.arange(12).reshape((3,4)) #重组成3*4的二维数组
x2[np.newaxis,:] #获取行向量
x2[:,np.newaxis] #获取列向量
数组拼接：
一维数组：
x=np.array([1,2,3])
y=np.array([3,2,1])
z=np.array([4,5,6])
np.concatenate([x,y,z])
二维数组：
x=np.arange(12).reshape((3,4))
y=np.arange(12,24).reshape((3,4))
np.concatenate([x,y],axis=1) # axis=1左右拼接,axis=0上下拼接
np.vstack 垂直栈函数，上下拼接，np.hstack 水平栈左右拼接
np.dstack 沿第三个维度拼接
数组分裂：
x=[1,2,3,55,55,3,2,1]
x1,x2,x3 = np.split(x,[3,5])
vsplit 行分裂，hspit列分裂，dsplit第三维度分裂
