numpy的语句
    NumPy是Python语言中用于科学计算的非常重要的库。在NumPy中，通过使用ndarray对象来存储和处理多维数组，它主要用于数组处理。NumPy的核心优势在于其速度和广泛的功能集，使其成为数据科学应用程序中的基本构件。在本文中，我们将介绍NumPy的基础知识和最常用的语句。
    1.安装NumPy
    ```
    pip install numpy
    ```
    这会将NumPy的版本信息打印到屏幕上。
    2.导入模块
    这一语句将该模块重命名为np，简化了许多NumPy函数的调用。
    3.创建数组
    1）numpy.array()
    ```
    import numpy as np
    a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    print(a)
    ```
    输出结果是：
    ```
    [1 2 3 4 5]
    ```
    ```
    [[0. 0. 0.]
    [0. 0. 0.]]
    ```
    ```
    [[1 1 1 1]
    [1 1 1 1]
    [1 1 1 1]]
    ```
    4.访问数组元素
    访问多维数组元素的正确方式是在括号中使用多个索引，如下所示：
    5.数组切片
    可以看到，如果没有提供索引的起始或结束位置，那么将使用相应的默认值0和数组长度。
    对于多维数组，可以在每个维度使用“:”符号来制定切片范围。例如：
    这里，切片a[:2,1:]包含所有第0至第1行和第1至最后一列的元素。
    6.修改数组的大小和形状
    在NumPy中，可以使用reshape()函数改变数组的形状，如下所示：
    ````
    [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
    [[0 1]
    [2 3]
    [4 5]
    [6 7]
    [8 9]]
    ````
    可以看到，由于reshape()函数返回一个新的数组，因此必须将结果分配给变量a。
    7.数组连接
    由于a和b都是一维数组，因此我们可以使用concatenate()函数在它们之间连接。如果要将两个多维数组连接，则可以使用vstack()函数，在此示例中，输出结果与使用concatenate()函数相同。
    可以使用hstack()函数将两个或多个数组水平连接：
    8.数组的拆分
    split()函数将数组a拆分为具有相同大小的子数组，第二个参数（3）是告诉函数将a分为3个而不是两个子数组。
numpy库名词解释    可以使用vsplit()函数将多维数组拆分为沿着垂直轴的子数组：
    9.数组的复制
    可以看到，尽管变量a和变量b都是数组，但修改变量b不会影响变量a。
    10.数组的迭代
    以上就是基础的NumPy常用语句，掌握这些语句可以让我们更好的操作NumPy。除了上述常见的操作外，NumPy还有许多其他有用的功能，这些功能在数据分析和科学计算中非常有用。
    11.数组计算
    - add()：将数组的两个元素相加
    - subtract()：从第一个数组的每个元素中减去第二个数组的每个元素
    - multiply()：将数组的两个元素相乘
    - divide()：将第一个数组的每个元素除以第二个数组的每个元素
    ````
    import numpy as np
    a = np.array([1, 2, 3])
    b = np.array([4, 5, 6])
    c = np.add(a,b)
    print(c)
    ````
    输出结果是：
    ````
    [5 7 9]
    ````
    12.数学函数
    ````
    [0.        0.69314718 1.09861229]
    ````
    13.统计函数
    14.线性代数
    NumPy是Python语言处理科学计算和数据分析的必备工具，因为它非常容易上手，同时它的处理速度非常快。无论你是数据分析、科学计算还是机器学习方面的专业人士，在日常的工作或者研究中，都应该掌握NumPy这一重要的库。希望通过本文，能够帮助大家更好地
了解NumPy的基本知识和常用语句。NumPy 是一个开源的数值计算库，它是 Python 语言的一个重要模块，主要支持大型多维数组和矩阵运算。NumPy 在科学计算、数据分析、数据挖掘、机器学习等领域都有广泛的应用。
    在计算机语言中，计算量大和复杂的计算通常需要一个强大的数据结构来支持，因此 NumPy 提供了大量强大的、高效的多维数组和数学/逻辑函数，思想上很接近于 MATLAB，且在数据结构和算法实现方面优于 MATLAB。实际上，NumPy 库底层使用的是 C 语言的代码，因此运作速度要比纯 Python 代码快得多。
    1. 数组
    NumPy 库的核心功能就是处理多维数组，实际上 NumPy 使用的是 n 维数组，或者被简称为 ndarrays（N-dimensional arrays），或者 NumPy 数组 。NumPy 的数组具有 n 维数组对象（二维数组，三维数组，四维数组等等）以及处理它们的快速数学运算函数。
    对于一般的数组运算，可以通过 NumPy 很容易地实现，可以使用数组一次完成大量的数学计算，避免了繁琐的 while 运算、if-else 运算等。比如：
    ``` python
    # 数组的加减操作：
    import numpy as np
    x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    y = np.array([4, 5, 6, 7, 8])