Numpy 的 ndarray: 多维数组对象
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import numpy as np

randn = np.random.randn(2, 3)
print(randn)
print(type(randn))
print(randn * 100)
print(randn.shape)
print(randn.dtype)

输出：
[[ 1.69293868  0.21207756  0.44923434]
 [-0.88296686  0.6790367  -0.39535835]]
<class 'numpy.ndarray'>
[[169.29386813  21.20775601  44.92343386]
 [-88.29668635  67.90366989 -39.53583547]]
(2, 3)
float64

说明：
ndarray 要求内部的数据类型是一样的， ndarray可以看成是一个变量进行运算，比如 randn * 10
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ndarray 的创建：
np.array() 进行创建
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
import numpy as np

arr = [0.1,1,2,3,4]
narr = np.array(arr)
print(narr)
print(narr.ndim, narr.shape, narr.dtype)
输出：
[0.1 1.  2.  3.  4. ]
1 (5,) float64

arr2 = [[1,2,3], [2,3,4], [3,4,5]]
narr2 = np.array(arr2)
print(narr2)
print(narr2.ndim, narr2.shape, narr2.dtype)
输出：他会自动推断一种合适的类型
[[1 2 3]
 [2 3 4]
 [3 4 5]]
2 (3, 3) int32

ndim 表示维度
shape 形状
dtype 元素的数据类型

除np.array之外，还有一些函数也可以新建数组。比如，zeros和ones分别可以创建
指定长度或形状的全0或全1数组。 empty 可以创建一个没有任何具体值的数组(未知数据，要自己初始化)。
要用这些方法创建多维数组，只需传入一个表示形状的元组即可：

zeros = np.zeros((2, 3), str)
print(zeros)

输出：
[['' '' '']
 ['' '' '']]
 
 
arange是Python内置函数range的数组版： 
np.arange(10)    # 生成一维数组



由于NumPy关注的是数值计算，因此，如果没有
特别指定，数据类型基本都是float64（浮点数）,
如果指定类型，使用 np.类型， 比如： zeros = np.zeros((2, 3), np.int)

列出了一些数组创建函数:
  array                   将输入的数据转成 ndarray
  asarray
  ones, onse_like
  zeros, zeros_like
  empty, empty_like
  full, full_like
  eye, identity
  
np 中的数据类型：
int8    uint8
int16   uint16
int32   uint32
int64   uint64
float16
float32
float64
float128
complex64 complex128  complex256
bool
object
string_长度   string_10
unicode_长度  unicode_10

数据类型转换： astype
arr = [0.1,1,2,3,4]
narr = np.array(arr)
astype = narr.astype(np.int32)    # float64 转成 int32
print(astype, astype.dtype)   # 类型强制，精度丢失，不会报错和警告

字符串的数字变成 float类型也可以， 如果发生无法转换的，error 抛出来
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