numpy库
在处理成千上万的数据时，Python的1维列表已经不适合来对数据进行处理，效率会很慢，所以numpy就诞生了，他可以将列表变成数组，而数组可以是1维、2维、3维甚至更高纬度，可用于存储和处理大型的矩阵，此外numpy提供了大量的数学函数，包括数学、逻辑、形态操作、排序、选择，输出和输入、离散型傅立叶变换、基本线性代数，统计运算和随机模拟等等。几乎从事python 工作的数据分析师都利用Numpy的强大功能！！！
对numpy.ndarray的理解
- 图片：其实就是数组组成的，而且是三维数组
- RGB 红是red,绿是green,蓝是blue
- RGB 的范围就是：0~255
- 读取图片的数据plt.imread
- 显示图片是plt.imshow
- 可以说万物皆可是数据
- 查看形状用ndarray.shape
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图片：3维数据(彩色)、2维数据(黑白)
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视屏：4维数据，视屏就是一张张图片针(x, 1000, 1000, 3),x代指图片是第几张。
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一切皆数据，一切皆矩阵
创建ndarray
- ndarray是NumPy中表式数组的重要类型
- 优先级和常见的数据类型
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NumPy默认ndarray所有元素的类型相同
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如果传进来的列表中数据不统一，则会按照优先级进行统一数据类型，优先级：str > float > int
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ndarray的常见数据类型：
1）int : int8、uint8、int16、int32、int64
2）float: float16、float32、float64
3）str: 字符串
- 优先级演示
使用np的routines函数
1）np.ones(shape, dtype=None, order=‘C’)
- 创建一个所有元素都为1的多维数组
参数说明：
- shape:形状
- dtype=None: 元素类型
- order：{‘C’, ‘F’}，可选，默认值：C是否在内存中以行主(C-风格)或列主(Fortran-风格) 顺序存储多维数据，一般默认即可
2）np.zeros(shape, dtype=float, order=‘C’)
- 创建一个所有元素都为0的多维数组。
3）np.full(shape, fill_value, dtype=None, order=‘C’)
- 创建一个所有元素都为指定元素的多维数组，其中fill_value是指定填充值。
4）np.eye(N, M=None, k=0, dtype=float)
- 对角线为1其他的位置为0的二维数组
参数说明：
- N: 行数
- M: 列数，默认为None，表示和行数一样
- k=0：向右偏移0个位置
- dtype=None: 元素类型
5）np.linspace(start,stop, num=50,endpoint=True,retstep=False,dtype=None)
- 创建一个等差数列
参数说明：
- start：开始
- stop：结束
- num=50：等差数列中默认有50个数
- endpoint = True： 是否包含结束值
- retsep = False: 是否返回等差值(步长)
- dtype = None: 元素类型
6）np.arange([start,]stop,[step,]dtype=None)
- 创建一个数值范围的数组
- 和Python中range功能类似
参数说明：
- start：开始值(可选)
- stop：结束值(不可含)
- step：步长(可选)
- dtype=None：元素类型
7）np.random.randint(low,high=None,size=None,dtype=‘l’)
- 创建一个随机整数的多维数组
参数说明：
- low：最小值
- high=None：最大值
- high=None时，生成的数值在[0, low) 区间内
- 如果使用high这个值，则生成的数值在[low, high) 区间
- size=None：数组形状，默认只输出一个随机值
- dtype=None：元素类型b
8）np.random.randn(d0, d1, …, dn)
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创建一个服从正态分布的多维数组
标准正态分布又称为u分布，是以0为均值、以1为标准差的正态分布，记为N(0, 1) 标准正态分布，在0左右出现的概率最大，越远离出现的概率越小
9）np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
- 创建一个服从正态分布的多维数组
参数说明：
- loc=0.0：均值，对应着正态分布的中心
- scale:标准差，对应分布的宽度，scale越大，正态分布的曲线越矮胖，scale越小，曲线越高瘦
- size=None：数组形状
10）np.random.random(size=None)
- 创建一个元素为0~1(左闭右开)的随机数的多维数组
参数说明：
- size=None：数组形状
11）np.random.rand(d0, d1,…,dn)
- 和np.random.random的效果一样
- 用法区别如下：在规定几行几列时，不用写size=
