溫馨提示：您閱讀學習完本文需要3分鐘，就可以掌握Python-Numpy基礎入門,數組知識。
我們今日頭條號 之前一系列的數據採集文章分享，基本上都是有Python基礎要求的，而現在進入Python數據處理階段，我們從新開始起航，從零開始。Step by Step,帶您一起學習、分享Python科學數據處理、數據分析。開始我們之旅吧！
一 開發工具安裝
假設您已經安裝了Python3.X，安裝時候記得添加到PATH（系統路徑）。安裝完，可以看到如下（我安裝了兩個版本，安裝3.X即可）
然後我們開始安裝我們的IDLE如下，好醜啊
系統自帶的IDE，並不友好，我們不想用。可以安裝PyCharm,強大的IED，我們之前的數據採集都是用它來進行的。但是對於新手，顯得特別麻煩，尤其是配置庫和環境等等，特別是我們一些做工科、理科研究的學生，顯然不需要。選用一種交互式計算和開發環境——ipython,當然這個只是初學過度，後面我們將使用Anaconda等開發工具。
1.安裝ipthon
Win+R鍵輸入cmd打開控制檯：pip install ipython
安裝完後，cmd輸入ipython （或者ipython --pylab,以帶matplotlib模式啟動）進入python編輯界面如下：
2ipython使用簡單知識點：
Tab鍵：代碼提示
？：提示當前變量的內省類型信息等
%run XXX.py：運行XXX.py文件
Ctrl+C：終端當前運行停止
%paste 、%cpaste:黏貼複製代碼
二 多維數組對象ndarray
一張圖既可以理解多維度的數組對象，如下圖。怎麼深入理解？——推薦看本書劉大神的《三體》，哈哈
1維-3維數組
1.創建ndarray
方式一：將一切對象塞入Numpy數組
方式二：指定類型創建一維數組
方式三 創建標準矩陣one,零矩陣zero
方式四：限制範圍創建 numpy.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)
方式五 log scale（對數尺度？不懂翻譯）數組，對數化的數組矩陣
numpy.logspace(start, stop, num, endpoint, base, dtype)
方式六 組合式創建
2讀取數組
array[index] 直接讀取位置數據、array【：index】子數組
array.shape查看形狀、array.ndim維度、array.dtype數據類型
3.數組運算
二維數組相乘、相加減，即2x2矩陣(數組)運算。這個知識點不知道的，請評論給你腦補知識點。
4.數組函數ufunc
一元函數：abs/fabs/sqrt/square/exp/log/sign/ceil
二元函數：add/subtract/multiply/divide/
5.現存在的數據轉換成numpy array
現存的list, list of tuples, tuples, tuple of tuples or tuple of lists等對象轉換成array
numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)
現存的String轉換成array
numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)
6.遍歷數組
reshape,對N xＭ＝Ｅ維度的數組，可以任意轉換成其他Ｅ維度分解，例如１Ｘ１２＝１２＝３Ｘ４＝２Ｘ６＝４Ｘ３
一個多維度遍歷numpy.nditer
多個多維數組同時遍歷
三總結
這節課，主要學習了開發工具的安裝及使用，數組的基本知識，創建、遍歷、基礎運算、等。比較基礎入門.
下一文，我們將繼續學習Numpy的數組操作、二進制的操作、字符串操作等數據操作知識
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