import numpy as np

'创建array对象'
a = np.array([[1,2,4.0],[3,6,9]])
a

'查看数组的维数，返回(n,m)， 其中 n 为行数，m 为列数。'
a.shape

'查看元素的类型，比如 numpy.int32、numpy.float64'
a.dtype

np.zeros((2,3))

np.ones((3,5))

np.arange(1,5)

np.arange(1,20,5)

np.linspace(0,2,9)

a = np.array([[1,2,4.0],[3,6,9]])
a

'''取 a 的第一行元素'''
a[0,:]

'''取 a 的第二列元素'''
a[:,1]

'''取 a 的第一行的第三个元素'''
a[0,2]

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4.,5,6])

'''加法运算: 对应元素相加、减、乘、除'''
print(a + b, a - b, a * b, a/b)

'''乘方运算：元素的平方'''
print(a ** 2)

'''判断大小，返回 bool 值'''
a >= 2

'''筛选符合条件的元素'''
a[a >= 2]

'''a中最大的元素、最小元素、元素总和'''
print(a.max(),a.min(),a.sum())

a = np.ones((2,3))
a

'''b 为 a 的浅拷贝（直接赋值）'''
b = a

'''对 b 进行修改，a 也会被修改'''
b[1,2] = 9
a

'''b 为 a 的深拷贝'''
a = np.ones((2,3))
b = a.copy()
b[1,2] = 9
b

'''a 的值没有改变'''
a

A = np.matrix([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])
A

'''查看A的类型'''
type(A)

'''转置'''
A.T

'''逆矩阵'''
A.I

B = np.matrix([[3.0, 4.0],[5.0, 6.0]])
B

'''矩阵乘法'''
np.dot(A,B) # 或 A * B

'''矩阵对应元素相乘'''
np.multiply(A,B)

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