Numpy模块：
通过numpy创建数组
数组（ndarry）的属性：
import numpy as np
np.ndim(数组的维度:返回值为int)
np.shape（数组的尺寸，返回值是tuple）
np.size(数组的大小，返回值是int)
np.dtype(描述数组的类型)
np.itemsize(表示数组每个元素的大小)
通过Numpy创建数组：
创建一维数组：
array=np.array([1,2,3,4])
print(array)
[1 2 3 4]
创建二维数组：
arry=np.array([[1,2,3,4],[3,4,5,6]])
print(arry)
[[1 2 3 4]
[3 4 5 6]
通过arange创建数组：
array2=np.arange(1,10,1)
print(array2)
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
通过等差数列创建数组：
array=np.linspace(1,2,5)
print(array)
[ 1. 1.25 1.5 1.75 2. ]
通过等比数列创建数组：
array=np.logspace(2,4,10)
print(array)
[ 100. 166.81005372 278.25594022 464.15888336
774.26368268 1291.54966501 2154.43469003 3593.8136638
5994.84250319 10000. ]
通过zero创建数组：
array=np.zero((2,3))
print(array)
[[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]
通过ones创建数组：
array=np.ones((2,3))
print(array)
[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]
通过eye创建单位数组：
array=np.eye（4）
print（array）
[[ 1. 0. 0. 0.]
[ 0. 1. 0. 0.]
[ 0. 0. 1. 0.]
[ 0. 0. 0. 1.]]
通过diag创建对角数组：
array=np.diag([1,2,3,4])
print(array)
[[1 0 0 0]
[0 2 0 0]
[0 0 3 0]
[0 0 0 4]]
来源：CSDN
作者：Jackdx
链接：https://blog.csdn.net/IT66612/article/details/86253707