Numpy是一个科学计算库，一个强大的N维数组对象ndarray，一个广播函数。它集成C/C.fortran代码的工具是Scipy，Pandas等的基础。
。ndim:维度
:每个维度的比例(2，5)
:元素数量10
。元素的类型。;int32)。
:每个元素的大小，以字节为单位，每个元素占4个字节。
ndarray数组的创建
(n)；n数组类型，元素从0到n-1。
(生成全1。
((生成所有val。
NP生成的单位矩阵。之眼。
_根据数组a的形状生成一个全1的数组
也是一样。
Np。full_也是一样。
(1，10，4):根据起始和结束数据等间隔生成一个数组。
(1，10，4，
Numpy最基本的库是一个第三方库，用于处理具有相同元素的多维数组操作。
-科学计算包，python数据分析和科学计算的基础库，支持几乎所有其他库。
—支持N维数组运算、大矩阵处理、成熟的广播函数库、向量运算、线性代数、傅立叶变换、随机数生成等功能。
-与C/Fortran语言无缝集成。树莓派Pythonv3的默认安装已经包含了numpy。
可以转换成数组在numpy中进行加减运算。
将两个列表直接相加意味着将元素放在一起。减产生误差。如下所示:
T[2，3，7，0，1，0]R[1，2，3，4，5，6]BTR打印(b)#[2，3，7，0，1，0，1，2，3，4，5，6]#这一行是。
如果要加减相应的位置元素，需要将其转换为数组。如下所示:
将numpy作为npt([2，3，7，0，1，0])r([1，2，3，4，5，6])bbtr导入t(list(bb))#[3，5，10，4，6，6]
减法也是可能的:
将numpy作为npt([2，3，7，0，1，0])r([1，2，3，4，5，6])bbt-r(list(bb))#[1，1，4，-4，-4，-6]