1.由列表生成：
np.array（[list]） – output: array（[list]）
2.数组的基本操作：import numpy as np
10种数组初始化方法：
#1、创建一个长度为10的数组，数组的值都是0
np.zeros(10,dtype=int)
#2、创建一个3x5的浮点型数组，数组的值都是1
np.ones((3,5),dtype=float)
#3、创建一个3x5的浮点型数组，数组的值都是3.14
np.full((3,5),3.14)
#4、创建一个3x5的浮点型数组，数组的值是一个线性序列,从o开始，到20结束，步长为2,（它和内置的range()函数类似
np.arange(0,20, 2)
#5、创建一个5个元素的数组，这5个数均匀的分配到0～1
np.linsapace(0, 1, 5)
#6、创建一个3x3的，在0～1均匀分配的随机数组成的数组
np.random.random(3,3))
#7、创建一个3x3的，均值为0，方差为1,正太分布的随即数数组
np.random.normal(0,1,(3,3))
#8、创建一个3x3的，[0,10]区间的随机整形数组
np.random.randint(0,10,(3,3))
#9、创建一个3x3的单位矩阵
np.eye(3)
#10、创建一个由3个整形数组组成的未初始化的数组,数组的值是内存空间中的任意值
np.empty(3)
百分位数：p=（0,100）。指的是数据中至少有p%的是数据小于等于这个数，且至少有（100-p）%的数大于等于这个数。
pd.read_csv：读取文件数据
plt.hist（）:画频数直方图（横轴数值，纵轴出现次数）。