float64
>>> print a.itemsize #每个元素所占的字节数
8
数组索引，切片，赋值
示例：
>>> a = np.array( [[2,3,4],[5,6,7]] )
>>> print a
[[2 3 4]
[5 6 7]]
>>> print a[1,2]
7
>>> print a[1,:]
[5 6 7]
>>> print a[1,1:2]
[6]
>>> a[1,:] = [8,9,10]
>>> print a
[[ 2 3 4]
[ 8 9 10]]
使用for操作元素
>>> for x in np.linspace(1,3,3):
... print x
...
1.0
2.0
3.0
基本的数组运算
先构造数组a、b：
>>> a = np.ones((2,2))
>>> b = np.eye(2)
>>> print a
[[ 1. 1.]
[ 1. 1.]]
>>> print b
[[ 1. 0.]
[ 0. 1.]]
数组的加减乘除：
>>> print a > 2
[[False False]
[False False]]
>>> print a+b
[[ 2. 1.]
[ 1. 2.]]
>>> print a-b
[[ 0. 1.]
[ 1. 0.]]
>>> print b*2
[[ 2. 0.]
[ 0. 2.]]
>>> print (a*2)*(b*2)
[[ 4. 0.]
[ 0. 4.]]
>>> print b/(a*2)
[[ 0.5 0. ]
[ 0. 0.5]]
>>> print (a*2)**4
[[ 16. 16.]
[ 16. 16.]]
使用数组对象自带的方法：
>>> a.sum()
4.0
>>> a.sum(axis=0) #计算每一列（二维数组中类似于矩阵的列）的和
array([ 2., 2.])
>>> a.min()
1.0
>>> a.max()
1.0
使用numpy下的方法：
>>> np.sin(a)
array([[ 0.84147098, 0.84147098],
[ 0.84147098, 0.84147098]])
>>> np.max(a)
1.0
>>> np.floor(a)
array([[ 1., 1.],
[ 1., 1.]])
>>> np.exp(a)
array([[ 2.71828183, 2.71828183],
[ 2.71828183, 2.71828183]])
>>> np.dot(a,a) ##矩阵乘法
array([[ 2., 2.],
[ 2., 2.]])
合并数组
使用numpy下的vstack和hstack函数：
>>> a = np.ones((2,2))
>>> b = np.eye(2)
>>> print np.vstack((a,b))
[[ 1. 1.]
[ 1. 1.]
[ 1. 0.]
[ 0. 1.]]
>>> print np.hstack((a,b))
[[ 1. 1. 1. 0.]
[ 1. 1. 0. 1.]]
看一下这两个函数有没有涉及到浅拷贝这种问题：
>>> c = np.hstack((a,b))
>>> print c
[[ 1. 1. 1. 0.]
[ 1. 1. 0. 1.]]
>>> a[1,1] = 5
