NumPY是Python的一个矩阵处理库，提供了大量点矩阵处理函数，其内部通过C语言实现，执行速度快。
1.一维NumPY数组
使用NumPY提供的arange(n)函数可以创建一个包含n个元素的NumPY数组，取值分别为0～n-1.
>>> from NumPY import *
>>> a=arange(4)
>>> a
array([0, 1, 2, 3])
>>> a.shape
(4,)
>>> 使用array()创建NumPY数组.
>>> mm=array((4,5,1))
>>> mm
array([4, 5, 1])
>>> pp=array((10,20,30))
>>> pp
array([10, 20, 30])
>>> mm+pp
array([14, 25, 31])
>>> pp*2
array([20, 40, 60])使用标准的Python时，向量运算需要循环实现，使用NumPY可以直接运算. 对每个元素平方：
>>> mm**2
array([16, 25, 1])访问元素：
>>> mm[1]
5
>>> pp[2]
30
>>> 2*mm[1]
10
>>> 2. 多维NumPY数组
>>> jj=array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> jj
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])数组访问：
>>> jj[1]
array([4, 5, 6])
>>> jj[1][1]
5
>>> jj[0,2]
3数组相乘
>>> a1=array([1,2,3])
>>> b1=array([4,8,10])
>>> a1*b1
array([ 4, 16, 30])
>>> a2=array([[2,3,4],[5,6,7]])
>>> b2=array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a2*b2
array([[ 2, 6, 12],
[20, 30, 42]])
>>> 可以看到NumPY数组相乘，两个数组行和列都是相同的，然后对应位置相乘。数组乘法和矩阵乘法还是有区别的，矩阵乘法中两个矩阵必须满足m＊n和n＊k的条件。
3.NumPY矩阵
创建NumPY矩阵需要导入matrix或mat模块
>>> from numpy import mat,matrix
>>> m1=mat([[1,2,3],[2,3,1]])
>>> m1
matrix([[1, 2, 3],
[2, 3, 1]])
>>> m2=mat([[1,1,2],[2,1,1]])
>>> m2
matrix([[1, 1, 2],
[2, 1, 1]])
>>> m1*m2
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/numpy/matrixlib/defmatrix.py", line 343, in __mul__
return N.dot(self, asmatrix(other))
ValueError: shapes (2,3) and (2,3) not aligned: 3 (dim 1) != 2 (dim 0)这时候m1*m2会发生错误，m1,m2 都为2*3的矩阵，因此不能相乘。把m2转置为3*2的矩阵：
>>> m2.T
matrix([[1, 2],
[1, 1],
[2, 1]])
>>> m1*m2.T
matrix([[9, 7],
[7, 8]])如果想把矩阵m1和m2中的元素对应相乘，可以使用multiply函数:
>>> from numpy import multiply
>>> m1
matrix([[1, 2, 3],
[2, 3, 1]])
>>> m2
matrix([[1, 1, 2],
[2, 1, 1]])
>>> multiply(m1,m2)
matrix([[1, 2, 6],
[4, 3, 1]])使用shape函数查看矩阵的维数：
>>> m1.shape
(2, 3)使用sort函数可以把矩阵中的每一行元素进行排序：
>>> m3=mat([[7,5,4],[9,8,7],[5,2,0]])
>>> m3
matrix([[7, 5, 4],
[9, 8, 7],
[5, 2, 0]])
>>> m3.sort()
>>> m3
matrix([[4, 5, 7],
[7, 8, 9],
[0, 2, 5]])计算矩阵平均值：
>>> m3.mean()
5.2222222222222223取出某一行元素：
>>> m3
matrix([[4, 5, 7],
[7, 8, 9],
[0, 2, 5]])
>>> m3[1,:]
matrix([[7, 8, 9]])
>>> m3[2,:]
matrix([[0, 2, 5]])取指定范围元素, 如取出矩阵m3中第三行中的第二列和第三列，也就算2和5：
>>> m3[2,1:3]
matrix([[2, 5]])官方文档：numpy-1.10.1
