ndarray数据的创建方法
1.从python中的列表、元组等类型创建ndarray数组
x = np.array(list/tuple)
x = np.array(list/tuple,dtype=np.float32)
当np.array()不指定dtype时，numpy将根据数据情况关联一个dtype类型。
2.使用numpy中函数创建naarray数组，如；array、ones、zeros等
其中ndarray数组的维度变换方法如下图
因此在使用的时候要注意哪些方法是改变原数组，哪些是不改变原数组的，举例如下图：
ndarray数组类型的变化方法astype（），该方法一定会创建新的数组（原始数据的一个拷贝），即使两个类型一致。
naarray数组向列表的转换方法tolist（），如下图：
3.从字节流（raw bytes）中创建ndarray数组
4.从文件中读取特定格式，创建ndarray数组。
数组的索引和切片
索引：获取数组中特定位置元素的过程
切片：获取数组元素子集的过程，例如 a[起始编号：终止编号（不含）：步长]
多维数组的索引，举例如下：
多维数组的切片，举例如下：
数组与标量之间的运算（作用于数组中的每一个元素）
numpy一元函数，对ndarray中的数据执行元素级运算的函数
nunpy中二元函数
csv文件，用逗号分隔值
使用savetxt函数向csv中写入数据，具体方法如下并举例：
使用loadtxt函数从csv文件中读取数据，具体方法如下并举例：
需要注意的是csv文件只能有效的存储一维或二维数组，np.savetxt()和np.loadtxt()只能有效存取一维或二维数组。
nmupy中随机数函数random
numpy中的统计函数
axis=1指的是对第二维度做运算，即对应行，axis=0即对第一维度做运算，即对应列