numpy主要是用来存储和处理大型矩阵，提供了一种存储单一数据类型的多维数组对象------ndarray。还提供了多种运算函数，能够完成数据计算和统计分析，是数据分析的重要工具包。
二、数组对象(ndarray)
1、创建数组对象
（1）、创建自定义数组
1、numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order='K',subok=False,ndmin=0)
object：就是要创建的数组
dtype：表示数组所需的数据类型，默认是None,即保存对象所需的最小类型
ndmin：指定生成数组应该具有的最小维数，默认为None。
2、通过arange函数创建一维数组：arange(start, end, sep)
3、创建一维等差数组：linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
4、创建等比数列：logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)
5、创建全零数组：zeros(shape, dtype=None, order='C')
6、创建全为1的数组：ones(shape, dtype=None, order='C')
7、创建对角线全为1的多维数组：eye(N, M=None, k=0, dtype=float)
8、创建自定义对角线数值的数组：diag(v, k=0)
（2）、创建随机数组，利用numpy包里的random模块
1、创建0-1的随机浮点数一维数组：random.random(num)
2、创建指定范围的随机整数多维数组：randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
3、创建服从均匀分布的随机数组，范围[0, 1)：rand(*dn)
4、创建服从正态分布的随机数组：randn(*dn)