前言
前面已经安装并学习了Python中的科学计算库，今天主要学习下numpy数组。
Numpy数组对象
Numpy中的多维数组称为ndarray，它有两个组成部分。
数据本身。
描述数据的元数据。
在数组的处理过程中，原始数据不受影响，变化的只是元数据。
Numpy数组通常是由相同种类的元素组成，即数组中数据类型必须一致。好处是：数组元素类型相同，可轻松确定存储数组所需的空间大小。同时，numpy可运用向量化运算来处理整个数组。Numpy数组的索引从0开始。（这里我使用的是ipython命令行，ipython最近刚开始用，以后详细介绍下。）
In [3]: import numpy as np
In [4]: a = np.arange(5)
In [5]: a.dtype
Out[5]: dtype('int32')
上面数组的数据类型为int32，这一般跟你安装的Python版本有关。不过我安装的是64位，不知道怎么回事这里是int32，后面再检查下。
上一篇我们说了向量（一维的numpy数组）的创建方法，下面看一下上面生成的向量。
In [6]: a
Out[6]: array([0, 1, 2, 3, 4])
In [7]: a.shape
Out[7]: (5,)
可以看到，该向量有5个元素，该数组的shape属性是一个元组，存放的是数组在每一个维度的长度。
创建多维数组
我们已经知道了如何创建向量，下面开始建立多维numpy数组，生成矩阵后，再看它的形状。
In [8]: m = np.array([np.arange(2),np.arange(2)])
In [9]: m
Out[9]:
array([[0, 1],
[0, 1]])
上面我们用arrange方法创建了一个简单的2*2的数组，利用array()函数创建数组时，需要传递给它一个对象，并且这个对象必须是数组类型。如Python的列表。
创建之后，我们要选择矩阵的元素，这里就相当于一个二维坐标系，我们只要找到对应的坐标即可。
In [10]: m[0,0]
Out[10]: 0
In [11]: m[0,1]
Out[11]: 1
In [12]: m[1,0]
Out[12]: 0
In [13]: m[1,1]
Out[13]: 1
可以看到，选择数组元素很简单，对于数组m，只要通过m[m,n]的形式，就能访问数组内的元素，其中m和n为数组元素的下标，从0开始。
Numpy的数值类型
Python本身支持整型、浮点型和复数型，为了科学计算，numpy提供了更加丰富的数据类型，注意：numpy跟数学运算有关的数据类型的名称都以数字结尾。这个数字指示了该类型的变量所占用的二进制位数。Numpy的各种数值类型如下图所示：
每一种数据类型都有相应的转换函数，许多函数都带有一个指定数据类型的参数，该参数一般可选。
In [15]: np.float64(30)
Out[15]: 30.0
In [16]: np.bool(30)
Out[16]: True
In [17]: np.float(True)
Out[17]: 1.0
In [18]: np.int8(30)
Out[18]: 30
In [20]: np.arange(7, dtype='uint16')
Out[20]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],dtype=uint16)
注意：不允许把复数转化成整型。也不允许把复数转化为浮点数，但是允许把浮点数转化为复数。复数的实部和虚部分别使用real()函数和imag()函数提取。
数据类型对象是numpy.dtype类的实例。数组是一种数据类型。数据类型对象表明了数据占用的字节数，所占用字节的具体数目一般存放在类dtype的itemsize中。
In [6]: import numpy as np
In [7]: a = np.arange(5)
In [8]: a
Out[8]: array([0, 1, 2, 3, 4])
In [9]: a.dtype.itemsize
Out[9]: 4
一维数组的切片和索引
一维numpy数组的切片操作和Python列表的切片一样，看一下下面的例子来体验一下。
In [34]: a = np.arange(9)
In [35]: a
Out[35]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
#通过下标取数据
In [36]: a[3:7]
Out[36]: array([3, 4, 5, 6])
#用下标选择元素，范围0到7，下标每次递增2
In [37]: a[:7:2]
Out[37]: array([0, 2, 4, 6])
#反转数组
In [38]: a[::-1]
Out[38]: array([8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])
小结
今天学习一下Python中numpy的简单使用。希望通过上面的操作能帮助大家。如果你有什么好的意见，建议，或者有不同的看法，我都希望你留言和我们进行交流、讨论。
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