最近学机器学习，用python写程序，在过程中大量用到numpy模块，之前是边用边查，这次看了Imooc的课程做一个总结，也做一个总的了解，之后再忘记再查的时候也能提速不少，也可温故知新：
一、数组的长度，shape，reshape
# a是np.array，reshape方法重组长度
a.shape #a的长度，几行几列
a.shape[0] # a的行数
a[2,0]=55 # 对3行第一个数赋值55，a[2][0]也可以
二、创建单位矩阵，0矩阵等
# zeros,ones创建全为0，1的数组
a=np.ones((2,1)) #两行一列全为1的数组
# full可代替zeros和ones
a=np.full((2,1),1) #与上面等价
# eye单位矩阵
a=np.eye(3) # 三维单位矩阵
#random创建随机数组，[0,1]
a=np.random.random((2,3)) #生成随机2行3列矩阵，数值在0-1之间
# (2 * np.random.random(3, 4) - 1) * 0.001 这句话就是生成3×4的矩阵，其中的数值是（[0,1]×2-1）*0.001，即[-0.001,0.001]范围的值
三、数组的索引
#数组索引的取用
a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
a[-2:,1:3] # 意思是取倒数第二行开始到最后一行，取1到3列，即[[5,6],[8,9]]
a[-2:][1:3] #与上面等价
a[-2,1:3] # 取倒数第二行1到3位置的，这是一个一维数组，而由上面两种方式取出来都是2维的
四、矩阵的某行某列整体加减
a[np.arange(3),1] += 10# 数组前三行第二列加10,arange(3)生成长度为3的数组[0，1，2]
a[[0,1,2],[1,1,1]]+=10#与上面等价
np.arange(3,6)#生成[3,4,5]
五、矩阵运算（点乘和叉乘可把我玩坏了，dot表示叉乘，*表示点乘）
# 数学运算
#数组类似与矩阵加减，直接+，-即可
# *表示点乘，/对应位置进行除法
a.dot(b)#矩阵ab叉乘，等价于np.dot(a,b)
np.sum(a) #将数组中每个数相加求和
np.sum(a,axis=0)#axis为0对列求和，得到一维数组，为1对行求和得到数组
np.mean(a)#求平均值，同样可带参数axis
np.random.uniform(3,4)#生成3-4随机数
a.T#矩阵转置
六、广播(涉及的应该是数值计算那一块内容，有个概念就行了）
# 广播:如果ab数组维度不一样，使用a+b会自动缺省
七、其他
result = a>10 # a数组中大于10的，输出[false,true...]矩阵
a[a>10] #输出一维数组[22,23...]输出所有大于10的数
#数组的元素类型
a.dtype