一、简介

使用NumPy，开发人员可以执行以下操作：
1.数组的算数和逻辑运算。
2.傅立叶变换和用于图形操作的例程。
3.与线性代数有关的操作。 NumPy 拥有线性代数和随机数生成的内置函数。

NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用。 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个流行的技术计算平台。 但是，Python 作为 MatLab 的替代方案，现在被视为一种更加现代和完整的编程语言。

二、创建ndarray数组

ndarray：N维数组对象（矩阵），所有元素必须是相同类型。
ndarray属性：ndim属性，表示维度个数；shape属性，表示各维度大小；dtype属性，表示数据类型。

创建ndarray数组例子：

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy;

print '使用列表生成一维数组'
data = [1,2,3,4,5,6]
x = numpy.array(data)
print x #打印数组
print x.dtype #打印数组元素的类型

print '使用列表生成二维数组'
data = [[1,2],[3,4],[5,6]]
x = numpy.array(data)
print x #打印数组
print x.ndim #打印数组的维度
print x.shape #打印数组各个维度的长度。shape是一个元组

print '使用zero/ones/empty创建数组:根据shape来创建'
x = numpy.zeros(6) #创建一维长度为6的，元素都是0一维数组
print x
x = numpy.zeros((2,3)) #创建一维长度为2，二维长度为3的二维0数组
print x
x = numpy.ones((2,3)) #创建一维长度为2，二维长度为3的二维1数组
print x
x = numpy.empty((3,3)) #创建一维长度为2，二维长度为3,未初始化的二维数组
print x

print '使用arrange生成连续元素'
print numpy.arange(6) # [0,1,2,3,4,5,] 开区间
print numpy.arange(0,6,2)  # [0, 2，4]