Numpy的核心是多维数组（n-dimensional array）。
1. 创建数组对象
a = np.array([[1,2,3],[3,4,5]])
np.array的用法为array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)，object为类数组对象。
数组对象的常用属性如下：
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| a.dtype | 元素的类型 |
| a.ndim | 数组的维度 |
| a.shape | 数组的形状（比如a是（2， 3）） |
| a.size | 数组的元素个数 |
创建数组的常用函数
| 函数 | 描述 |
|---|---|
| arrange(1,100,3) | 起始值、结束值（不包括）和步长 |
| ones( (2, 3) ) | 元素值为0 |
| zeros( (2, 3) ) | 元素值为1 |
| eye(3, k = 0) | 对角元素为1的方阵，k调整对角线 |
| diag([1,3,4], k=1) | 可以设置对角线元素值 |
| linspace(1, 10, 4) | 起始值，结束值，个数 |
| logspace(0, 3, 100) | 对数比例。同上 |
2. 自定义数组类型
可以使用dtype()方法来自定义数组类型，如下：
my_type = np.dtype({
"name":["book", "version"],
"formats":["S40", np.int]
})
my_book = np.array([("learn Python", 2), ("learn Django", 1)],
dtype=my_type)
my_book["book"][0]
3. 用from系列函数创建数组
np.fromfunction(lambda i,j:(i+1)*(j+1), (9,9), dtype=np.int)