Python是一门简单易上手的语言，新手小白第一次上手就可以进行简单的数值计算，一起看看吧~
Numpy是Python的一种开源的数值计算扩展,是numerical python的简称，在pycharm中运行需要进行numpy库的安装，安装路径为File（文件）-setting（设置）-python interpreter（python解释器），点击右边加号，输入库名numpy，并点击install package安装。
一、数组的属性
首先来介绍数组的属性
ndim 表示数组的维数
shape 表示数组的尺寸，比如对于n行m列的矩阵写作（n,m）
size 表示数组元素的个数
dtype表示数组中元素的类型
itemsize 表示数组的每个元素的大小
二、数组的创建
首先创建python文件,在这边创建的名称是work
1.创建一维数组
以下均在英文输入法下进行输入。首先导入numpy库，并创建一维数组。
Import numpy as np #导入numpy库
arr1=np.array([1,2,3,4])
并点击run运行，下方就显示输出的1，2，3，4
创建一维数组
2. 创建二维数组
输入二维数组并输出print
arr2=np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]])输出内容为
[[ 1 2 3 4]
[ 4 5 6 7]
[ 7 8 9 10]]
创建二维数组
3. 查看数据属性
ndim-查看数组的维数
输入如下：
print(arr1.ndim)
print(arr2.ndim)
输出为1、2
这也验证了刚刚所创建的数组，第一个是一维数组，第二个是二维数组。
数组的维数
shape-数组的尺寸
输入如下：
print(arr2.shape)
这边以数组2为例，输出为（3，4）该数组也是一个三行四列的数组
数组的尺寸
在这边我用ctrl+/进行锁定之前的输出，方便系统运行。
size -元素的个数
输入如下：
print(arr2.size)
输出为12，刚好为arr2的个数，12个数值。
元素的个数
Dtype-数组中元素的类型
输入如下：
print(arr2.dtype)
Arr2输出为int32
在这边介绍一下数组的数据类型
Bool---用一位储存的布尔类型（true/false）
Inti---由所在平台决定其精度的整数（一般为int32或int64）
Int8---整数 范围-128~127
Int16---整数，范围-32 768~32767
Int32---整数，范围-231~232-1
Int64---整数，范围-263~264-1
......
元素的类型
Itemsize-数组的每个元素的大小
输入：print(arr2.itemsize)
输出为4，即数组每个元素大小为4
元素的大小
在这里在介绍一下numpy基本的统计操作
Sum——计算数组的和
Mean——计算数组的均值
Std——计算数组的标准差
Var——计算数组的方差
Min——计算数组最小值
Max——计算数组的最大值
Argmin——返回数组最小元素的索引
Argmin——返回数组最大元素的索引
Cumsum——计算所有元素的累计和
Cumprod——计算所有元素的累计积
在这边以刚才的数组2为例进行操作
输入
Print(np.sum(arr2))求出数组的和66
Print(np.mean(arr2))求出数组的平均值5.5
Print(np.min(arr2))求出数组的最小值1
Print(np.max(arr2))求出数组的最大值10
......
以此类推，大家可以上手试一下！
