一、基本操作
1、adarray.方法()
2、np.函数名()
二、生成数组的方法
1、生成0和1的数组
为什么需要生成0和1的数组？
我们需要占用位置，或者生成一个空的数组
（1）ones(shape[, dtype, order])
生成一组1
shape：形状
dtype：类型
（2）zeros(shape[, dtype, order])
生成一组0
shape：形状
dtype：类型
（3）例子
指定形状的话既可以是元组(3, 4)，也可以是列表[2, 3]
# 生成0和1的数组
# 生成3行4列的数组
np.zeros(shape=(3, 4), dtype="float32")np.ones(shape=[2, 3], dtype=np.int32)
2、从现有数组生成
（1）array(object[, dtype, copy, order, subok, ndmin])
（2）asarray(a[, dtype, order])
（3）copy(a[, order])
（4）例子
# 从现有数组生成
scoredata1 = np.array(score)data1data2 = np.asarray(score)data2data3 = np.copy(score)data3# 修改第4行第2列
score[3, 1] = 10000scoredata1data2data3
修改了原数组值之后，data1没有变化，data2有变化，data3没有变化
（5）关于array和asarray的不同
np.array() np.copy() 深拷贝
np.asarray() 浅拷贝
3、生成固定范围的数组
（1）np.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)
生成等间隔的序列，生成的值左闭右闭，等距离
说明：
start：序列的起始值
stop：序列的终止值，如果endpoint为true，该值包含于序列中
num：要生成的等间隔样例数量，默认为50
endpoint：序列中是否包含stop值，默认为true
retstep：如果为true，返回样例，以及连续数字之间的步长
dtype：输出ndarray的数据类型
（2）np.arange([start,] stop, [step])
和range()用法一样，生成左闭右开[start, stop)，step是步长
（3）例子
# 生成固定范围的数组
np.linspace(0, 10, 5)np.arange(0, 11, 5)
