前言：
NumPy 是 Python 语言的一个扩展程序库。支持高阶大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 是 Python 语言的一个扩展程序库。支持高阶大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
numpy介绍：
一个用 python 实现的科学计算，包括：1、一个强大的 N 维数组对象 Array；2、比较成熟的(广播)函数库；3、用于整合 C/C++和 Fortran 代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy 和稀疏矩阵运算包 scipy 配合使用更加方便.
下面看看如何应用玩转numpy
利用Python进行数据分析之轻松玩转Numpy利用Python进行数据分析之轻松玩转Numpy，轻松玩转Numpy现代人的时间越来越碎片化，因此我准备抛弃那种长篇大论，每天几分钟了解一点点并掌握。
*本节重点：
1.Numpy属性
2.Numpy的创建 array
3.Numpy的基础运算
4.Numpy索引
5.Numpy array的合并
*1.Numpy属性
会介绍几种numpy的属性：
*ndim：维度
*shape：行数和列数
*size：元素个数
*2.Numpy的创建 array知识点：
*array：创建数组
*dtype：指定数据类型
*zeros：创建数据全为0
*ones：创建数据全为1
*empty：创建数据接近0
*arrange：按指定范围创建数据
*linspace：创建线段
*3.Numpy的基础运算numpy的几种基本运算上述代码中的a和b是两个属性为array也就是矩阵的变量，而且二者都是1行4列的矩阵，其中b矩阵中的元素分别是从0到3。
求两个矩阵之间的减法、加法、乘法、除法另外，Numpy中具有很多的数学函数工具，比如三角函数等，当我们需要对矩阵中每一项元素进行函数运算时，可以很简便的调用它们(以sin函数三角函数等，当我们需要对矩阵中每一项元素进行函数运算时，可以很简便的调用它们(以sin函数为例)
*4.Numpy索引
一维索引
在元素列表或者数组中，我们可以用如同a[2]一样的表示方法，同样的，在Numpy中也有相对应的表示方法二维索引
在Python的list中，我们可以利用：对一定范围内的元素进行切片操作，在Numpy中我们依然可以给出相应的方法
这一表示形式即针对第二行中第2到第4列元素进行切片输出(不包含第4列)。此时我们适当的利用for函数进行打印
*5.Numpy array的合并np.vstack)
np.hstack()
np.newaxis()
np.concatenate()
以下关于利用Python实现自动聊天机器人，可以元素进行切片操作，在Numpy中我们依然可以给出相应的方法
这一表示形式即针对第二行中第2到第4列元素进行切片输出(不包含第4列)。此时我们适当的利用for函数进行打印
*5.Numpy array的合并np.vstack()np.hstack()
np.newaxis()