概述

常见属性：dtype查看数组元素类型和shape查看数组尺寸
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常见方法：astype用于转换数组元素的类型和reshape用于转换数组尺寸
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核心概念：轴。一维就只有0轴；二维行的增长方向是0轴，列的增长方向是1轴；三维，层的增长方向是0轴，行的增长方向是1轴，列的增长方向是2轴。
理解：这个三维矩阵打印出来，两个空格隔开了三层。每一层相当于一个二维数组，自上而下是行增长的方向，自左而右是列增长的方向。
例子：各种求和
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广播和矢量化：numpy数组想要给数组全部元素+1的话就是直接a+1就可以了；两个形状相同的数组相加就是直接a+b就好了。

创建数组

蛮力构造：直接np.array()，核心参数就是数据object和类型dtype
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特殊矩阵：zeros函数生成0矩阵、ones函数生成1矩阵、empty函数生成随机元素的矩阵、eye函数生成对角矩阵和fill函数对所有矩阵元素进行填充
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随机数值：random函数生成[0,1)的元素、randomint函数生成[low,high)之间的整数元素和normal函数生成正态分布的数据
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定长分割：arange函数和linspace函数都用于生成一个序列

重复构造：repeat函数用于重复数组元素和tile函数用于重复数组

操作数组

注：切片返回的数组不是复制，而是指向与原数组相同的内存的
一维数组的索引与切片：与list一样
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多维数组的索引与切片：

改变数组结构：reshape函数、resize函数将数组变为指定结构、ravel函数将多维数组一维化和transpose函数和’t’函数一样，都是对矩阵进行转置。
注：resize函数是会改变原数组的，其余函数都是返回一个对应的视图。
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数组合并：numpy的数组创建之后就不能改变元素数量了，因此想要动态改变元素数目就只能使用合并或者拆分这种方式。
numpy中也保留了append函数，但是这个方法是numpy的了，不是数组的，并且他的效果是合并两个数组。
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最常用的还是stack函数及其兄弟hstake函数水平合并、vstack函数垂直合并、dstack函数深度合并
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stack函数才是YYDS，毕竟用的多的是tensor，将两个shape相同的数组在i轴进行合并，这里是四个轴0,1,2,3

数组拆分：不常用，还不如切片方便
排序：sort函数返回输入数组的排序副本、argsort函数返回数组值从小到大的索引号
他们的参数都一样，第一个是待排序数组，第二个axis是排序的轴，默认是最后一轴。别的都不常用。
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查找

最大值和最小值查找：argmax函数、argmin函数返回数组中最大值和最小值的索引，如果是多维数组，这个索引就是数组转换成以一维之后的索引
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非零元素查找：nonzero函数返回描述位置信息的元组

使用逻辑表达式查找:返回同样shape的bool数组

条件查询：where。对于一维数组返回满足条件的元素索引，对于多维数组，返回满足条件的元素在k轴上的索引号。也就是n维数组，返回n个元组，每个元组代表着满足条件的元素对应维度上的索引。
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筛选：where函数返回索引元组、逻辑表达式返回bool数组、整形数组