创建：np.array()
a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array([1,2,3,4][4,5,6,7][7,8,9,10])
a [1,2,3,4] b [[1,2,3,4], [4,5,6,7], [7,8,9,10]]
获得：数组形状各个轴的长度的元组 .shape()
>>a.shape (4,) >>b.shape (3,4)
修改轴的长短(内存地址没变)：.shape =
>>b.shape = 4,3 >>b array([[1,2,3], [4,4,5], [6,7,7], [8,9,10]])
>>b.shape =2,-1 %设置某个轴为-1表示自动计算长度
>>b
array([[1,2,3,4,4,5],
[6,7,7,8,9,10]])
用已有数组数据 新生成另一个的形状数组：= .reshape（）
（此时两者共享数据，即数据地址相同）
>>c = a.reshape(2,2) %reshape((2,2))也可以 >>c array([[1,2], [3,4]])
元素类型： .dtype
用整数下标创建的数组，默认32位长整型（32位python）
>>c.dtype
dtype(‘int32‘)
创建数组，并指定参数
>>ai32 = np.array([1,2,3,4],dtype=np.int32) >>af = np.array([1,2,3,4],dtype=float) >>ac = np.array([1,2,3,4],dtype=complex)
>>a = np.int16(200)
>>a*a
-25536 %int16不够，计算200*200溢出
存取数组
>>a = np.array(10) array([0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ]) >>a[5] %用整数作为下标可以获取数组中某个元素
>>a[3:5] %用切片做下标，获取数组一部分，包括a[3]不包括a[5]
>>a[:5] %从0开始到a[4],不包括a[5]
>>a[:-1] %下表用负数，表示从0开始，直到数组最后往前数1的不包括
a[5] 5 a[3:5] [3 4] a[:5] [0 1 2 3 4] a[:-1] [0 1 2 3 4 5 6 7 8]