00、开发环境:Jupyter Notebook
下载地址:建议去清华镜像下载:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/,如果去官网下载会很慢,因为是外网。 找到最新的64位,下载安装即可  进入的方法:首先找到你要存放文件的盘,然后输入cd+路径进入该文件夹。最后输入jupyter notebook会自动弹出来网页供你使用编辑。(注意:敲代码过程中不要关闭下面这个命令窗口,否则会掉线) 
一、数值计算扩展工具——Numpy
(1)numpy中的数组 数组和列表基本差不多,但有两个小区别,第一个是数组只能存储相同的数据类型,如果出现了不同的数据类型,那么会自动进行调整。第二个就是说数组是多维了,如果多维数组数据都是数值,那么就可以理解为线性代数中的矩阵。 
如何创建数组? Numpy经常和数组打交道,所以第一步要学会创建数组。在Numpy中数组的数据类型叫做ndarray。 数组的第一种创建方式:使用np.array([])创建,如上面那张图所示 第二种方式是啥捏,使用np.arange()来创建,其实类似与Python中的range函数  这里实际上也是np.arange(start, end, step),左闭右开[start, end) 第三种创建方式就是使用random函数,也就是np.random.random((行数,列数)),这里是套娃,括号里还有个括号,也不知道为啥,记住就完事儿了。最终生成一个0~1的随机数的多维数组,也是套娃,数组里还有数组。  还是第三种方式,如果说想自定义随机数的范围,那么语法是这样滴:np.random.randint(开始数,结束数,size=(行数,列数)),如下图所示:  第四种方式比较秀,使用函数来生成特殊的数组,话不多说直接上图:  数组中有哪些数据类型呢? 话不多说直接上图  输出数组的维数:.ndim ,表示数组的形状(几行几列):.shape  剩下的不多记了,有需要的去查书。下面是我听的那个老师的总结:  (2)Numpy中多维数组的索引和切片  (3)Numpy中数值的替换操作  (4)数组的形状操作:reshape和resize 这两个东西是有区别的,其中reshape不会改变原数组,而resize会直接把原数组变成新数组。啥意思呢?让我们看下代码  还有两个方法:flatten和ravel,是把数组变成一维
数组叠加操作:  
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