2.3.1 创建数组
Numpy中的核心知识点。
在Numpy中，最核心的数据结构是ndarray，ndarray代表的是多维数组，数组指的是数据的集合。
为了方便理解，列举一个小例子。
一个班级里学生的学号可以通过一维数组来表示，数组名为a，数组a中存储的是数值类型的数据，分别是1，2，3，4。
其中，
a[0]代表的是第一 个学生的学号1，
a[1]代表的是第二个学生的学号2，
以此类推。 一个班级里学生的学号和姓名，可以用二维数组来表示，数组名为b。
类似的，其中b[0，0]代表的就是1（学号），b[0，1]代表的就是Tim（学号为1的学生的名字），以此类推b[1，0]代表的是2（学号）等。
借用线性代数的说法，一维数组通常称为向量（vec 个学生的学号1，a[1]代表的是第二个学生的学号2，以此类推。
一个班级里学生的学号和姓名，可以用二维数组来表示，数组名为b。
类似的，其中b[0，0]代表的就是1（学号），b[0，1]代表的就是Tim（学号为1的学生的名字），以此类推b[1，0]代表的是2（学号）等。
借用线性代数的说法，一维数组通常称为向量（vec tor），二维数组通常称为矩阵（matrix）。
具体操作:
通过import关键字将Numpy库引入，然后通过as为其取一个别名np，别名的作用是为了便于后续引用。
例如:输入
import numpy as np
之后，通过键盘按住Shift+Enter执行，如果没有报错，则说明Numpy已被正常引入，
Numpy中的array()可以直接导入向量，代码如下：
vector = np.array([1,2,3,4]) 3）
numpy.array()方法也可以导入矩阵，代码如下：
matrix = np.array([[1,'Tim'],[2,'Joey'],[3,'Johnny'],[4,'Frank']])
操作步骤： 首先定义一个向量，然后分配一个变量名vector；定义一个矩阵，然后分配给变量matrix；最后通过Python中的print方法在控制台中打印出结果。
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