与list等其他结构不同，是连续存储的

1.数组

数组的产生：a = np.array(list,dtype = 'float64')或者a = np.asarray(list,dtype='float64')从列表产生；也可以b = np.asarray(a,dtype='float64'),当参数本身就是ndarray类型时，array会新建一个ndarray对象，作为参数的副本，但是asarray不会新建，而是与参数共享同一个内存,只是一个引用，保证效率
数组与字符串之间的转换，a.tostring(),a = np.fromstring(s,dtype = np.unit8)
查看类型：type(a)
查看数据类型：a.dtype
查看每个元素字节：a.itemsize
查看形状：a.shape()或者shape(a)
查看数目：a.size或者size(a)
查看所占空间：a.nbytes
查看数组纬数：a.ndim
转换类型：a.astype('int32'),返回新的值
基础的索引与切片：形如a[1,3]，然而嵌套列表是a[1][3]；a[0,3:5]的切片是引用，改变切片的值会影响原数组的值，不想改变用b = a[0,3:5].copy()即可，然而列表是复制
花式索引略
where返回元组，可用于多维度
np.arange(s,e,step)产生等差数组

2.数组方法

sum(a,axis = 0/1/-1),0时列数不变
a.prod(axis = 0)或prod(a,axis = 0)计算每一列的乘积,得到1*n
a.min(axis = 0),a.max(axis = 0)返回每一列的最值，得到1*n
a.argmin(axis = 0),a.argmax(axis = 0)返回最值的索引
a.mean(axis = -1)或者mean(a)或者average(a)，average还可以加权平均average(a,axis = 0,weights = [1,2])
a.std(axis = 0)或者std(a,axis = 0);a.var(axis = 0)或者var(a,axis = 0)
a.clip(3,5)限制在某个范围
a.ptp()计算大小值的差
a.round(decimals = 1)
a.diagnal()查看对角线元素