2.3.1　创建数组

下面我们来学习NumPy中的一些核心知识。在NumPy中，最核心的数据结构是ndarray，ndarray代表多维数组，数组指的是数据的集合。为了方便理解，我们来举例说明。

一个班级里学生的学号可以通过一维数组来表示。数组名为a，在a中存储的是数值类型的数据，分别是1、2、3、4，如表2-1所示。

表2-1　学生学号索引表

其中a[0]代表第一个学生的学号1，a[1]代表第二个学生的学号2，以此类推。

班级里学生的学号和姓名，可以用二维数组来表示，数组名为b，如表2-2所示。

表2-2　学生姓名索引表

类似地，b[0，0]代表1（学号），b[0，1]代表Tim（学号为1的学生的名字），以此类推，b[1，0]代表的是2（学号）。

借用线性代数的说法，一维数组通常称作向量，二维数组通常称作矩阵。

安装Anaconda之后，默认情况下NumPy已经在库中了，因此不需要额外安装。我们写一些语句简单测试下NumPy库。

在Anaconda中的Notebook里输入import numpy as np命令之后，按shift+enter键执行，如果没有报错，说明NumPy被正常引入，如图2-8所示。

图2-8　在Notebook中引入NumPy

上面这条语句通过import关键字引入NumPy库，然后通过as参数为其取一个别名np。别名的作用是为之后写代码的时候方便引用。

通过NumPy中的array（）方法，可以直接导入向量：

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vector = np.array([1,2,3,4])

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通过numpy.array（）方法，也可以导入矩阵：

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matrix = np.array([[1,'Tim'],[2,'Joey'],[3,'Johnny'],[4,'Frank']])

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轮到你来

首先定义一个向量，分配一个变量名vector，然后定义一个矩阵并分配给变量matrix，最后通过Python中的print方法在Notebook中打印结果。