numpy的基础语法

NumPy是Python中用于科学计算的重要库，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的各种函数。以下是NumPy的基础语法：

1. 导入NumPy库：

   import numpy as np

2. 创建NumPy数组：
- 从Python列表创建：

     arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

- 创建特定形状的数组：

     zeros_arr = np.zeros((3, 4))      # 创建一个3x4的全零数组
     ones_arr = np.ones((2, 3))        # 创建一个2x3的全一数组
     random_arr = np.random.rand(2, 2) # 创建一个2x2的随机数组

3. 数组属性：
- 形状（维度）：

     arr.shape

- 元素数据类型：

     arr.dtype

- 数组维数：

     arr.ndim

4. 数组索引和切片：
- 单个元素索引：

     arr[0]         # 获取第一个元素
     arr[1:4]       # 获取索引为1到3的元素

- 多维数组索引：

     arr[0, 1]      # 获取第一行第二列的元素
     arr[:, 1:3]    # 获取所有行的第二到第三列的元素

5. 数组运算：
- 数组之间的运算：

     arr1 + arr2    # 数组相加
     arr1 - arr2    # 数组相减
     arr1 * arr2    # 数组相乘（对应元素相乘）
     arr1 / arr2    # 数组相除（对应元素相除）

- 数组和标量之间的运算：

     arr + 5        # 数组中的每个元素都加5
     arr * 2        # 数组中的每个元素都乘以2

这些是NumPy的基础语法。希望对你有所帮助！如果你有其他问题，请随时问我。