科学计算库Numpy
第一行函数genfromtxt读取数据，第一个参数为文件名，该文件最好与代码放在一个文件夹下，否则要写出路径，第二个参数为分隔符，该txt文件里分隔符为“,”所以参数为“,”,第三个参数为文件内内容的类型，若为混合类型，先以str读取。
第二行打印该内容的类型，numpy里类型都为ndarray，就是矩阵。
第三行直接打印出该内容，以ndarray形式呈现，也就是矩阵。
第四行，当我们不知道一个函数咋用，就打印出该函数的帮助文档。
?第一行赋值一个矩阵给vector，里面的参数为列表（list）形式，
第三行为二维矩阵。
?shape函数可得到该矩阵为几行几列。
Numpy基础结构
?array数组里值的类型要一样，否则打印出的结果就像上面这样为小数类型、改成其他类型打印出来的结果也是一样的。
函数dtype为打印出该变量的类型。
?numpy里数组的下标同C++一样，都是以0开始。
?想取出5，10，15这三个数，即下标为0，1，2，在取的时候区间遵守左闭右开，[0:3]只取了下标为0，1，2的值。
?[:,1]表示取所有行第一列。
[:,0:2]表示取所有行第零一列。
?
?[1:3,0:2]表示取第一二行，第零一列。
?相当于一个判断，最终返回下标的bool值。
?多行多列的也是一样。
这个相当于将bool值当成下标返回原数组，当是下标是true时便返回该值。
?多行多列的也是一样。
Numpy矩阵基础
?&表示要满足&两边的条件，在上图就表示为既要等于10又要等于5.。?
? |表示只要满足|两边的条件其中一个即可，在上图就表示为等于10或5即可.。?
?上述操作为转换类型。astype函数：转换类型。
?查看最小值，最大值同理。
?上述操作为求和。其中axis=1为按行求和，=0为按列求和。
Numpy常用函数
?arange函数表示生成数，以0起始。
reshape函数转换成几行几列的矩阵。
?shape函数查看是几行几列的。
ndim函数查看是几维的。
dtype函数查看什么类型。
size函数查看有多少个元素。
?zeros函数生成几行几列的矩阵，矩阵元素全部为0，默认为小数。
ones函数同理，生成了一个三维的矩阵，并定义了类型为整数。
arange(10,30,5)?遵循左闭右开，表示生成10到30的数，步长为5。
下面小数同理。
np.random.random((2,3))表示生成2行3列的随机数，区间为-1到1。
?表示生成100个0到2*pi的数。
加减乘方的相关操作，具体看结果。
?直接A*B为点对点的乘法，而.dot()为正常的矩阵相乘，如上图有两种写法。
矩阵常用操作
?exp()函数：e的多少次方。
sqrt()函数：开根号。
?先随机生成在区间-1到1间的3行4列的矩阵，再*10，floor()函数为向下取整。
ravel()函数为将矩阵转换为向量。
shape函数又转换为6行2列的矩阵。
（a,T）为转置矩阵。
reshap(3,-1)：在转化矩阵时，可以只写行，另一个参数写-1就行，系统因为你给定了行，列也就自动求出来了。
?hstack()函数将两个矩阵横向拼接。
? vstack()函数将两个矩阵纵向拼接。
?
?
?hsplit(a,3)第一个参数为待切割的变量，第二个为切割成几份,按行切割
?hsplit(a,(3,4))第二个参数为元组，表示切前三列，第四列单独切，第四列之后的又为一份，详看结果。
vsplit(a,3)第一个参数为待切割的变量，第二个为切割成几份，按列切割。
不同复制操作对比
??
两个变量直接赋值?之后对一个操作之后另一个也会改变，从他们的地址可以看出。
?用view()函数赋值，虽然地址不一样，但地址所指向的值是一样的。
?copy()函数既改变了地址，又改变了值。
?argmax()函数，找矩阵的最大值的索引，axis=0代表按列查找。
?tile()函数：第二参数为要生成的行列，生成的每个值为第一参数。
sort()按行升序排序。
argsort()升序排序后的索引。
