numpy，number of python，python的数值库，针对数字类型做一些高级封装。
    ndarray,N dim array，N维数组。

    创建数组对象。在NumPy包中：

    • 使用array()方法可以把序列型对象转换成数组；
    • arange()方法可以生成自定义终点的一维数组;
    • ones()生成值全为1的数组；
    • empty()方法会生成一个给定类型和维度且不进行数据初始化的数组；
    • random()生成随机数组；
    • linspace()生成指定起止数值和步长的一维数组，例如生成一个从1到10的元素个数为5的数组。

    详细用法 help(np.xxx)

    1. import numpy as np  # 导入numpy模块，as: 将numpy重名名为np
    1. array001 = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])
    2. a2=np.arange(5)
    3. a3=np.ones((2,2))
    4. a4=np.empty((2,2))
    5. a5=np.random.rand(4,2)
    6. a6=np.linspace(10,30,5)
    7. print('\n序列型数据转换得到数组\n',array001,
    8.       '\n显示该数据结构类型',type(array001),
    9.       '\narrange()函数创建的数组\n',a2,
    10.       '\nones()函数创建的全1数组\n',a3,
    11.       '\nempty()函数创建的未赋值的数组\n',a4,
    12.       '\nrandom()函数创建的随机数组\n',a5,
    13.       '\nlinespace()函数创建的随机数组\n',a6)
    1. 序列型数据转换得到数组
    2.  [ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12] 
    3. 显示该数据结构类型 <class 'numpy.ndarray'> 
    4. arrange()函数创建的数组
    5.  [0 1 2 3 4] 
    6. ones()函数创建的全1数组
    7.  [[1. 1.]
    8.  [1. 1.]] 
    9. empty()函数创建的未赋值的数组
    10.  [[2.33646845e-307 3.44899859e-307]
    11.  [1.44635488e-307 1.33511562e-306]] 
    12. random()函数创建的随机数组
    13.  [[0.87148784 0.68508356]
    14.  [0.30720144 0.50695636]
    15.  [0.62454137 0.58123165]
    16.  [0.53904523 0.23489727]] 
    17. linespace()函数创建的随机数组
    18.  [10. 15. 20. 25. 30.]