一、Numpy简介
NumPy 是高性能科学计算和数据分析的基础包，它是pandas等其他各种工具的基础
1、主要功能
1、ndarray，一个多维数组结构，高效且节省空间
2、无序循环对整组数据进行快速预算的数学函数
3、*读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具
4、*线性代数、随机数生成和傅里叶变换功能
5、*用于继承c、c++等待吗的工具
2、安装
pip install numpy
3、引用方式
import numpy as np
二、ndarray多维数组对象
1、为什么要使用ndarray
1、已知若干家跨国公司额市值(美元)，将其换算为人民币
2、已知购物车中每件商品的价格与商品件数，求总金额
2、创建ndarray
2、ndarray与列表的区别
1、数组对象内的元素类型必须相同
2、数组大小不可修改
3、ndarray常用属性
1、T:数组的转置(对高维数组而言) 
2、dtype：数组元素的数据类型
3、size：数组元素的个数
4、ndim：数组元素的维数
一维列表:是一条线
二维列表:是一张纸
三维列表:是一本书
5、shape数组的维度大小(以元组为例)
三、ndarray数据类型
1、布尔型：bool_
2、整型：int_ int8 int16 int32 int64
3、无符号整型：uint8 uint16 uint32 uint64
4、浮点型：float_ float16 float32 float64
5、复数型：complex_ complex64 complex128
注意事项
1、Python没有限制，其他语言是有限制的
2、加下划线是为了和系统的区别
3、后面的数字是什么意思？
Python的语言是封装好的，是可以无穷大的，
4、为什么要这样限制？
因为所有的数组都是连续存的
四、ndarray数据创建
1、array() 将列表转为数组，可选择显式指定dtype
2、arange() range的numpy版，支持浮点数
3、linspace() 类似arange，第三个参数为数组长度
4、zeros() 根据指定形状和dtype创建全0数组
5、ones() 根据指定形状和dtype创建全1数组
6、empty() 根据指定形状和dtype创建空数组(随机值)
7、eye() 根据指定形状和dtype创建全单位矩阵
