本文详细介绍了 NumPy 库的基础使用方法，涵盖环境配置、数组创建与属性、维度变换（reshape、ravel、flatten）、特殊数组生成、常用函数（arange、linspace）、元素选取与修改、数组组合与切割、运算、深浅拷贝区别、随机数生成及文件读取。重点解析了各函数的参数含义与应用场景，适合初学者快速掌握 NumPy 核心功能。
NumPy 是 Python 的第三方库，安装后即可使用。
NumPy 底层由 C 语言实现，专为数值计算设计，处理数据和矩阵运算速度较快，内置大量数学公式。
对大量数据进行分析和存储时可使用 NumPy 库，其中的 array 可将数据存储为矩阵格式。
创建二维数组是将多个一维数组合并。
m 由 3 个一维数组构成。
z 由 2 个二维数组构成。
将所有一维数组放在列表中即可创建二维数组，多维数组同理。
一维变二维 [-1 表示自动计算]【返回改变后的矩阵】
a.reshape(newshape, order='C')
若为 (4, 4) 代表 4 行 4 列，若为 (4, -1) 代表 4 行任意列。
注意：若非 -1，如列表有 16 个数据，行列之积需为 16，否则报错。
第一个数 1 代表几个三维数组，第二个数 -1 代表任意行，第三个数 2 代表 2 列。
操作同上。
功能：不返回计算结果，直接修改原始数组。
功能：将高维直接降到一维。
功能：flatten 方法返回原数组副本，对返回的一维数组所做的修改不会影响原始多维数组。 ravel 方法通常返回原始数组的视图，修改可能影响原始数组。这是因为 ravel 仅改变形状和步长，未复制数据。
生成从参数 1 到参数 2 的整数，不包含参数 2。若有步长，则生成相差为步长的数。
生成参数 1 到参数 2 的小数。
水平拼接。括号内填入要拼接的数组。
注：拼接后行变为数组行数最多的那个行数，列为所有数组的列相加。若对应行不存在列，则输出空（None）。
垂直连接。
注：拼接后列变为数组列数最多的那个列数，行为所有数组的行相加。若对应列不存在的行，则输出空（None）。
数组连接的另一种方法。
水平切割。
注：一般切割的列数可被参数 2 整除。
垂直切割。
注：一般切割的行数可被参数 2 整除。
切割的另一种方法。
强制切割。
所有运算都是对应位置直接进行，与数学上的矩阵运算不同。
b = a：引用赋值，修改 b 会影响 a。
c = a.copy()：复制数组，修改 c 不影响 a。
生成从 start 开始到 end 结束的任意整数，不包括 end。
生成从 0 到 1 的任意小数，不包括 1。
功能：生成符合正态分布的数据 N~(0, 1)。
numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
numpy.loadtxt('文件路径', delimiter='\t')
delimiter：分隔符，\t 代表以制表符分隔。
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