一、Numpy的安装
1）直接pip（打开cmd ,pip(pip3) install numpy）
2）下载对应版本的whl文件， https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy ，将下好的文件复制到python的Scripts目录下，打开cmd，网上目前有以下两种方式，第一种进入到Scripts目录下pip install （刚才下载好的whl文件全称）（不过貌似我没成功）,或者在该目录下直接pip（pip3） install numpy。
总的来说，numpy的安装还是很简单的，注意对应版即可
二、Numpy的一些基本用法（本人 新手小白，记录一些常用的操作）
函数库很多（不仅仅是numpy），想要全都记住很难，所以我们需要知道它能完成的功能，查找起来就方便很多。使用numpy时，需要导入numpy包，一般是import numpy as np,导入所有numpy函数包，from numpy import *。
创建数组
直接使用numpy.array([1,2,3,4],dtype = float),一维数组,类型为float
或者numpy.arrage(9).reshape(3,3)，创建3行3列的二维数组，其中reshape为重新调整数组的维度大小，其数字乘机必须与数组个数一致，如3*3 = 9；也可转换为3维数组numpy.arrage(9).reshape(1,3,3)
numpy.zeros([2,2])，numpy.ones([2,2])分别创建两行两列的全0数组和全1数组
numpy.linspace(1,100,100)创建一维等差数组，从1到100，总共100个数
数组切片
切片操作和python对数组的切片差不多，需要注意，如a =[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],
C = a[[0,1,2],[0,0,0]],索引结果为1,4,7，那么索引的就是（0,0），（1,0），（2,0）。Numpy的广播模式需要保证两个数组至少一个维度一样:
如a.shape是（4,4），b.shape为（1,4）或（4,1）都可以进行广播（可以进行运算）
如a.shape是（4,4），b.shape不是上述两种之一都不可进行广播，其中shape表示数组维度大小
三、numpy的数学运算
NumPy 算术函数包含简单的加减乘除: add()，subtract()，multiply() 和 divide()。
numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。
numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值。
如a =[[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]]
numpy.admin(a,axis = 0),输出为每一列的最小值（1,2,3）,axis=1输出每一行的，若不进行指定则为数组最小的数。其他的还有numpy.median()计算中位数，numpy.mean()计算平均数，numpy.std()计算标准差等。
深拷贝与浅拷贝
如a =[[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]]
浅拷贝情况（新创建的对象更改不会影响原始数据）
b = a.view()
b.reshape(1,3,3)
print(a.shape)#结果还是为（3,3）并没有改变
深拷贝（新创建的对象更改会影响原始数据）
1）b = a.copy()
2）b = a
本文只是简单介绍了numpy，具体的还需慢慢补充，感谢大家的阅读，希望对您有所帮助，持续更新中.........