numpy 所有知识点用代码举例出来

好的，以下是一些常见的 NumPy 知识点及其代码示例：

1. 创建数组

import numpy as np

# 创建一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 创建全零数组
zeros = np.zeros((2, 3))

# 创建全一数组
ones = np.ones((2, 3))

# 创建随机数组
random_arr = np.random.rand(2, 3)

2. 数组索引和切片

# 一维数组索引
print(arr1[0])  # 1
print(arr1[-1])  # 5

# 二维数组索引
print(arr2[0, 1])  # 2
print(arr2[1, 2])  # 6

# 数组切片
print(arr1[1:4])  # [2, 3, 4]
print(arr2[:, 1:])  # [[2, 3], [5, 6]]

3. 数组形状操作

# 获取数组形状
print(arr1.shape)  # (5,)
print(arr2.shape)  # (2, 3)

# 改变数组形状
arr1_reshape = arr1.reshape((5, 1))
print(arr1_reshape.shape)  # (5, 1)

# 数组转置
arr2_T = arr2.T
print(arr2_T.shape)  # (3, 2)

4. 数组运算

# 数组加法
arr1_plus_one = arr1 + 1
print(arr1_plus_one)  # [2, 3, 4, 5, 6]

# 数组乘法
arr2_mul_two = arr2 * 2
print(arr2_mul_two)  # [[2, 4, 6], [8, 10, 12]]

# 矩阵乘法
mat1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
mat2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
mat_mul = np.dot(mat1, mat2)
print(mat_mul)  # [[19, 22], [43, 50]]

以上只是 NumPy 的一些常见知识点，还有很多其他的操作和函数。