numpy库是用于处理含有同种元素的多维数组（ndarray）运算的第三方库。
import numpy as np
numpy库常用的创建数组（ndarray类型）函数共有7个,如下：
1）np.array([x,y,x],dtype=int) 从python列表和元祖创造数组;
2）np.arange(x,y,i) 创建一个由x到y,以i为步长的数组;
3）np.linspace(x,y,n) 创建一个由x到y,等分为n个元素的数组;
4）np.indices((m,n))创建一个m行n列的矩阵;
5）np.random.rand(m,n) 创建一个m行n列的随机数组;
6）np.ones((m,n),dtype) 创建一个m行n列全1的数组，dtype是数据类型;
7）np.empty((m,n),dtype)创建一个m行n列全0的数组，dtype是数据类型;
创建一个简单的数组后，可以查看ndarray类的基本属性，如下所示：
1）ndarray.ndim 数组轴的个数，也被称作秩;
2）ndarray.shape 数组在每个维度上大小的整数元组;
3）ndarray.size 数组元素的总个数;
4）ndarray.dtype 数组元素的数据类型;
5）ndarray.itemsize 数组中每个元素的数据类型，dtype类型可以用于创建数组;
6）ndarray.data 包含实际数组元素的缓冲区地址;
7）ndarray.flat 数组元素的迭代器。
ndarray类的形态操作方法（共5个）：
1）ndarray.reshape(n,m) 不改变数组ndarray，返回一个维度为(n,m)的数组;
2）ndarray.resize(new_shape) 与reshape()作用相同，直接修改数组ndarray;
3）ndarray.swapaxes(ax1,ax2) 将数组n个维度中任意两个维度进行调换;
4）ndarray.flatten() 对数组进行降维，返回一个折叠后的一维数组;
5）ndarray.ravel() 作用同np.flatten(),但是返回数组的一个视图。
使用 numpy 库计算矩阵的平均值：
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> np.mean(a) # 将上面二维矩阵的每个元素相加除以元素个数（求平均数）
2.5
>>> np.mean(a, axis=0) # axis=0，计算每一列的均值
array([ 2., 3.])
>>> np.mean(a, axis=1) # 计算每一行的均值
array([ 1.5, 3.5])