numpy基础

沐神的视频对于python零基础学起来，还是相对比较吃力了，看弹幕说需要一定的python基础，于是补了一下python的基础语法，学完回来之后，发现还是听得很迷糊，所以我就想是不是还需要学习一些什么知识，于是乎，发现pytorch需要一定的numpy基础，所以就绕了一圈又去找numpy的知识。
首先，为什么要学习numpy？肯定是因为它有特别方便的地方我们才要去学，当然是因为这个python库快速、方便、而且是科学计算的基础库。
在进行学习之前，一定要安装numpy。numpy创建矩阵最基础的方法就是numpy.arraay(),导入numpy后，一般给它起一个别称np。
import numpy as np
t1 = np.array([1,2,3])
通过以上方式就可以创建numpy.ndarray类型的数据，可以用type打印它的类型。

还可以用arange来创建：
t2 = np.arange(10)
它等价于：
t2 = np.array(range[10])
打印t2可以得到它的数值为：[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
arange可以通过设定参数来规定它生成的数据：

三个参数分别表示为:[起始]，结束,[步长]

如果想要查看数据的类型，可以通过dtype属性来查看，也可以在进行生成变量的时候进行类型的设置。
想要查看数组的形状可以通过shape来进行查看。

如果想要改变形状，可以通过reshape函数来进行更改。

通过图片可以看到，一开始定义t4是一维的，然后经过reshape函数，将其转换成二维。
如果想要把一个多维的数组转换成一维的，可以通过函数flatten()来实现
t5 = arange(24).reshape((4,6))
将t5打印可以发现他是一个二维的，如果想要将其转换为一个维度的，可以通过t5.flatten()，将其转换为一维。

numpy相关的操作和基础知识如下思维导图所示：